JP2002517027A - １対１アプリケーションにおけるユーザーのダイナミックプロファイリング及びユーザールール認証のためのシステム及び方法 - Google Patents

１対１アプリケーションにおけるユーザーのダイナミックプロファイリング及びユーザールール認証のためのシステム及び方法

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JP2002517027A
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Abstract

(57)【要約】 ユーザーのスタティックプロファイル（１０）とダイナミックプロファイル（１５）に基づいてユーザーについてのユーザープロファイル（２５）を生成及び認証するシステム及び方法。本システム及び方法が、ダイナミックルール（１５）を統合ルールに圧縮することにより、ユーザーは、比較的少数の統合ルールを参照することができ、且つユーザが所望する基準に基づいて統合ルールから所望のルールを選択することができる。本方法及びシステムは、処理装置を用いて、保存装置から検索されるユーザールール（６０）を統合する。ユーザールールは、ユーザーセットの少なくとも１つのサブセットに分割される。その後、定義された判断基準（４１５）に基づいて、少なくとも１つのサブセットの特定のルールが、受容できるものであるものか、受容できないものであるのか、決定できないものであるのかが確定される。少なくとも１つのサブセットの特定のルールが受容できるものであれば、少なくとも１つのサブセットの特定のルールが、対応するユーザー（４３５）に提供される（例えば、割り当てられる）。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （発明の分野） 本発明は、１対１マーケティングアプリケーションにおけるユーザーのダイナ
ミックプロファイリングのためのシステムおよび方法に関する。
【０００２】 （発明の背景） 多くの組織は、各顧客がその組織と行なうあらゆる取引に関する史料的なデー
タを収集する。そのような史料的取引データは、例えば、ショッピング援助アプ
リケーションおよびダイナミックウェブサイトコンテントプレゼンテーションの
ような様々な１対１マーケティングアプリケーションにおいて有用である。多く
の問題が、これらのマーケティングアプリケーションにおいて遭遇されている。
１つのそのような問題は、史料的取引データに由来する、高度に関連性があり分
かりやすい個々のユーザーのプロファイルの作成と関連する。さらに、マーケテ
ィングアプリケーションがユーザーの現況を得たとき、これらのユーザープロフ
ァイルを利用する能力を有することも重要である。ユーザープロファイルが、特
定のユーザーに関して高度に関連性があり分かりやすい様に生成される場合、ア
プリケーションは、ユーザーのニーズがより良く且つより効果的にそのユーザー
に役立つことを理解できるであろう。
【０００３】 生成され得る２つの基本的なタイプのユーザープロファイル−"スタティック"
プロファイルおよび"ダイナミック"プロファイルがある。スタティックプロファ
イルは、例えば、人口統計データ(例えば、年齢、性、住所)、心誌的データ(例
えば、個人的特徴および習慣)、購買嗜好(例えば、ユーザーが普通の週に何を購
入するか)などを含む、ユーザーの実際的な情報の全てを含む。スタティックプ
ロファイルは、当業者に公知の慣用されている方法を用いて、生成される。
【０００４】 ダイナミックプロファイリングインフォメーションは、ユーザーの行動を記載
する特定のルールを含む。例えば、そのようなルールは、「ユーザーＸがフラン
スに旅行するときはいつも、ユーザーＸはパリでしばしば高価なワインを買う」
または「ユーザーＹが週末に買い物をし、少なくとも３日間いかなる食料雑貨類
も買わなかったとき、ユーザーＹは通常多量の食料雑貨類を購入する」を含み得
る。これらのルールは、当業者に一般に公知である様々なルール生成法を使用し
、各ユーザーに関する取引データを用いて生成され得る。例えば、１つのそのよ
うな慣用されているルール生成法は、個々の取引先に関する行動ルールを生成す
るルール学習システムにおいて実行される。(T. Fawcettら、"Combining Data M
ining and Machine Learning for Effective User Profiling"、KDD' 96会議の
紀要、1996、pp.8-13を参照)。
【０００５】 ユーザーの広い理解を得るために、そのユーザーに関するスタティックおよび
ダイナミック両方のプロファイルを構築することが望ましい。スタティックプロ
ファイルの生成は一般に簡単であるけれども、多数のユーザーに関するダイナミ
ックプロファイルを生成することは、潜在的な問題を提示し得る。多くの取引上
のシステム(例えば、航空機予約システム、クレジットカード取引システムおよ
び／またはウェブサイト取扱システム)は、各ユーザーに関する様々な数の取引
を生成する。例えば、幾つかのシステムおよび／またはアプリケーションは、各
ユーザー当り１ダースの取引を生成するのみであり得、特定のユーザーに関する
ルールの統計的に有意で信頼し得るセットを構築するのに充分でないかもしれな
い。統計的に有意なルールのセットを構築するのに充分な取引があるとしても、
これらのルールは、ユーザーに対するそれらの関連性に関して、さらに確認され
るべきである。多数のユーザーが存在し得るので、また各ユーザーに関して生成
されたデータは信頼し得ないかもしれないので、ユーザーに関して生成されたル
ールの大きいセットを確認するという問題がある。例えば、５百万のユーザーを
手助けし、ユーザー当り約１００のルールを提供する代表的なシステムにおいて
は、約５億のルールが記憶または処理のいずれかをされなければならないであろ
う。一般に、これらのルールの多くは、有用でないか重要でないかのいずれかで
ある。従って、これらの生成されたルールの量により、ルール認証プロセスは、
かなり複雑なものになる。さらに、これらのルールの有用性を「手作業で」チェ
ックすることは、実際的に不可能になる。
【０００６】 慣用されているシステムは、ユーザーに関する信頼し得るダイナミックプロフ
ァイルの構築に、細目にわたる解決策を提供するのに成功していない。１つのそ
のようなシステム(T. Fawcettら、"Combining Data Mining and Machine Learni
ng for Effective User Profiling"、KDD' 96会議の紀要、1996に記載)は、ユー
ザーのダイナミックプロファイルの限定された生成を提供する。しかしながら、
この慣用されているシステムは、多数のダイナミックルールを分析するための包
括的な方法およびシステムを提供せず、従って、ユーザーのための適切な援助を
提供しない。
【０００７】 （発明の概要） 本発明によるシステムおよび方法は、ダイナミックプロファイルを生成し、そ
の後、様々なユーザーに関するダイナミックプロファイルを統合ルールに変換す
る。特に、「類似の」個々のルールが、より少数の統合されたルールに圧縮され
る。統合ルールのトータル数は全てのユーザーに関する個々のルールのトータル
数よりも実質的に小さいので、統合ルールはエキスパート者によって手作業で調
べられ得る。このエキスパートは、これらの統合されたルールを調べ、エキスパ
ートの嗜好に基づくルールのみを選択する。エキスパート者によって選択された
統合されたルールに対応する個々のルールのみが、ユーザーのプロファイルに保
持される。選択された統合ルールはエキスパート者によって選択されたので、よ
り正確なダイナミックプロファイルの作成がさらに確実にされる。本発明による
システムおよび方法は、このようにして、各ユーザーに関する個々のルールのよ
り有用なセットを提供する。
【０００８】 本発明によるシステムおよび方法を用いて生成されたダイナミックプロファイ
ルは、様々なシステム(例えば、Personal Shopping AssistantおよびPersonal I
ntelligent Digital Assistant)において使用され、それぞれ個々のユーザーが
どの製品およびサービスを利用すべきか、より優れた推奨をユーザーに提供し得
る。従って、ユーザーは、これらのシステムおよびこれらシステムがユーザーに
提供するサジェッションに、より満足するであろう。さらに、特定のウェブサイ
トに出入りするユーザーに、より関連性のあるウェブページを提供するのを促進
するために、ユーザーはより優れた品質のプロファイルを提供されるであろうか
ら、ダイナミックウェブコンテントプレゼンテーションシステムは、本発明によ
るシステムおよび方法を含み得る。フロード検出システムも、本発明によるシス
テムおよび方法を含み得、このようにして、より優れたフロード検出を促進し得
るより高品質のユーザープロファイルを提供する。本発明によるシステムおよび
方法に関する他のアプリケーションも、当業者に想像し得る。
【０００９】 さらに、上記のルール圧縮法を利用する本発明によるシステムおよび方法は、
関連するダイナミックプロファイルの構築に限定されず、膨大な種類のアプリケ
ーション(例えば、データマイニングアプリケーションにおける高品質アソシエ
ーションルールの構築)において使用され得る。本発明によるシステムおよび方
法の他の使用も、当業者に想像し得る。
【００１０】 本発明によるシステムおよび方法の他の実施態様では、ユーザールールは、処
理ディバイスを用いて認証される。これらのユーザールールは、記憶ディバイス
から検索される。続いて、ユーザールールは、ユーザーセットの少なくとも１つ
のサブセットに分離される。次に、少なくとも１つのサブセットの特定のルール
が、許容、非許容および判定できないの１つであるかどうか、定義された基準に
基づいて決定される。少なくとも１つのサブセットの特定のルールが許容される
場合、少なくとも１つのサブセットの特定のルールが、対応するユーザーに提供
される。
【００１１】 優れたダイナミックプロファイルを構築するとき、認証は重要な事項である。
任意の既存のデータマイニング方法を用いて、個々の顧客に関するダイナミック
プロファイルを構築することが可能である。例えば、典型的なユーザールールは
、ユーザーが夕刻にミルクを買うときはいつも、このユーザーはタマネギも買う
ことを示すかもしれない。このルールがユーザーの行動を適切に記載するかどう
か確認するのは困難である。事実、それは、統計的一致であるかもしれない。従
って、ユーザー(またはエキスパート者)に、ユーザールールのグループを調査可
能とさせることが好ましい。
【００１２】 （発明の詳細な記述） 多くのカスタマー関連アプリケーション（例えば、バンキング、クレジットカ
ード、インターネットマーケティングアプリケーション等）において、ユーザの
よりよい理解（すなわち、ユーザの購買傾向、主張地、好みのレストランのタイ
プ等）のために、各ユーザ（又は顧客）のユーザプロフィールが形成される。ユ
ーザプロフィールを形成する過程の例のフローダイアグラムが図１に示されてい
る。特に、例えばユーザの過去の購買履歴のような情報がステップ１で検索され
る。第２のステップで、ユーザプロフィールが形成され、プロセスの完了がステ
ップ３でシグナル化される。ユーザプロフィールは、好ましくは、スタティック
プロフィール及びダイナミックプロフィールを用いて形成され得る。ユーザプロ
フィールの形成（図１のステップ２に代表されるもの）の過程のより詳細なフロ
ーダイアグラムが図２に示されている。スタティックプロフィールは、ユーザの
スタティックな特性（例えば、ユーザの名前、住所、電話番号、誕生日、性別、
収入等）を含んでいる。スタティックプロフィールは、当業者に知られた方法を
使用してステップ１０で形成される。スタティックプロフィールが形成された後
、このスタティックプロフィールは、後述するように、CUST及びTRANSファイル
から得られるデータに基づいて別個のファイルに保存される。「CUST」ファイル
は、以下のフォーマットを有している： CUST(Cust＿ID, A1,A2・・・Am) ここで、Cust＿IDは、CUSTファイル中の特定のユーザのロケーションのためのイ
ンデックスバリューを提供するユーザ特定部である。A1,A2・・・Amは、ユーザ
の特性（例えば、性別、収入、学歴等）を記述するフィールドである。
【００１３】 ダイナミックプロフィールは、ステップ１５で形成される。ダイナミックプロ
フィールは、例えば、「ユーザＸが平日の夕方に買い物をし、おむつを買ったな
ら、ユーザＸはビールも買う」、「ユーザＸが平日に買い物をするなら、ユーザ
Ｘは通常僅かな数の品物を買う」、「ユーザＸがニューヨークへ出張するなら、
ユーザＸは高級なシーフードレストランで昼食をすることを好む」というような
ユーザの行動を特徴づけるルール（パターン）を含む。そのルールは、特定のユ
ーザに関係する行動のセットから引き出される。これらの行動は、例えば、クレ
ジットカードに関連する行動、航空機の予約、及びウェブサイト訪問行動のよう
なものであり、「TRANS」ファイルに保存される。「TRANS」ファイルは、次のフ
ォーマットを有する： TRANS(Trans＿ID, Cust＿ID, C1, C2, ・・・Cn) ここで、Trans＿IDはユーザの行動を特定する特有のインデックスキーに対応す
る。フィールドC1, C2, ・・・Cnは、特定の行動（例えば、行動の日、行動の時
間、使った量、行動の場所等）を特定する。「Cust＿ID」フィールドは、CUSTフ
ァイルに記録を有する特定のユーザを指し示すインデックスキーに対応する。し
たがって、所定の行動をするユーザが特定され得る。当業者が理解し得るこの他
のファイルフォーマットも使用し得る。例えば、ユーザの特定の情報は、単一の
CUSTファイルではなく、数個のファイルに保存され得る（したがって、CUSTファ
イルは、CUSTファイルを数個のより小さいファイルに分割し標準化され得る）。
他のフォーマットを使用することは、本発明のシステム及びプロセスの操作性に
影響しない。特定のユーザのためのダイナミックプロフィールが形成された後、
このダイナミックプロフィールはステップ２０で認証される。
【００１４】 ダイナミックプロフィールの認証後、スタティック及びダイナミックプロファ
イルは、ステップ２５において結合ユーザプロフィールを形成するように結合さ
れる。スタティック及びダイナミックプロファイル（CUST及びTRANSファイル）
が結合されたとき、スタティックプロフィールに提供されるべきTRANSファイル
から、以下の例示的な情報を得ることができる：ａ）ユーザＸの平均的な行動、
ｂ）ユーザＸの好みのビールのブランドは、例えばハイネケンである、ｃ）ユー
ザＸは大抵週末に買い物をする。
【００１５】 ユーザプロフィールの形成が比較的不完全であると、質の高いダイナミックプ
ロフィールを形成するのは、より困難となる。ダイナミックプロフィールに提供
されるルールが、各ユーザについて発生させられる。一人のユーザは僅かな数の
行動しかしないかもしれないので、発生するルールは統計的に重要度がなく、信
頼性がなく、関連性がないおそれがある。多くのシステム（例えば、航空券予約
システム、クレジットカード取引システム、またはウェブサイト使用システム）
において、各ユーザ毎に、２〜３ダースから２００〜３００までの行動があり得
る。このような量のデータで発せられるルールは、多くの場合効果的でなく重要
でない。
【００１６】 発生するルールの総数は、極めて大きいものとなり得る。例えば、５００万人
の顧客を対象とし、一人のユーザ当たり平均で１００個のルールを発生するシス
テムにおいては、発生するルールの総数は５億個に達する。発生する５億個のル
ールの多くは、質及び有用性が疑わしい。このような望ましくない特性にフィル
タを掛けるべく、エキスパート者は、どのダイナミックルールが保存され、どの
ダイナミックルールが排除されるべきかを決定する必要がある。エキスパート者
は、５億個のルール全ての有用性を手操作でチェックすることは不可能であろう
。
【００１７】 高品質のダイナミックプロフィールは様々なルール帰納方法を使用して生じさ
せられたダイナミックルールを認証することにより発生させられる。しかしなが
ら、最終的には、種々のシステムにおいて「有用性」を決定するために機会によ
り発せられたルールを認証する。ほとんどのシステムは、エキスパート者により
手操作で試験するには過大な数のルールを発するので、本発明に係るシステム及
び方法は、各ルールを「統合された」ルールに圧縮するのを容易にする。個々の
ルールが統合ルールに圧縮された後、統合ルールはエキスパート者により評価。
エキスパート者は、ユーザに関係すると信じられるルールのみを選択する。さら
に、（幾つかのアプリケーションにおいては）個々のユーザがそのようなエキス
パート者となる（そして、ここのユーザに関係の或るルールのみを試験する）こ
とも可能である。Ａ． ダイナミックプロファイル構築工程 ユーザー特有のルールは、当業者に知られている方法を用いて既につくられて
いると推測できる。例えば、個々のユーザールールは、インダクションソフトウ
ェアシステムを用いて形成することができる（例えば、“CART” Breiman et al
., 1984; C4.5, Quinlan, 1993; 又はRL, Clearwater & Provost, 1990)。これ
らルールの構造は、好ましくは以下の形態である：
【００１８】
【数１】
【００１９】 ［式中、Ci1，Ci2，... ，Cik，Ci はTRANSファイルからのフィールドを示し、a i1 ，ai2，... ，aik，ai は定数を示し、θijは関係演算子（例えば、“＝”，
“＞”，“＜”など）を示す］。さらに、それぞれのルールは、CUST ファイル
からのCust＿ID（ユーザー識別子）により定義されたユーザーに割り当てられて
いる。
【００２０】 次に、“無益な”個々のルールを全体のルールから取り除くことが重要となる
。これら無益な個々のルールを取り除くプロセスを図３に示す。ステップ３０で
は、個々のルールは処理するために提供される。ステップ３５では、（形式(1)
の）いくつかの“類似の”個々のルールは、以下の形式の一つの統合ルールに圧
縮される：
【００２１】
【数２】
【００２２】 ［式中、Ai1，... ，Aij はCUSTファイルにおけるフィールドを示し、bi1，...
，bij は定数を示し、θijは関係演算子（例えば、“＝”，“＞”，“＜”など
）を示す］。形式(1)のそれぞれの個々のルールに対して、形式(2)の統合された
ルールは、個々のルールが圧縮された後に形成される。（ステップ４０にて形成
された）新たな統合ルールは、例えば、ファジールールであってよく、演算子θ ij も、例えば、ファジー演算子となるべきである。例えば、（通常異なるユーザ
ーに属する）類似の個々のルールのいくつかは、何人かのユーザーに適用できる
同じ目的物に属する一つの統合ルールに圧縮することができる。例えば、いくつ
かのルールが以下の形式を有する場合： IF Shopping＿time =“evening”and Day＿of＿week = “weekday”and Purchase = “diapers”THEN Purchase = “beer” (ショッピング時間="夕方"且つ曜日= "平日"且つ買い物="おむつ"であれば、買い物= "ビール")、 であって、このルールに該当するユーザーのほとんどが男性であることが知られ
ていると、これらルールは以下の形式を有する統合ルールに圧縮することができ
る： IF Sex = “Male”and Shopping＿time = “evening" and Day＿of＿week = “weekday”and Purchase =“diapers” THEN Purchase =“beer” (性別="男性"且つショッピング時間="夕方"且つ 曜日="平日"且つ買い物="おむつ"であれば、 買い物="ビール")、 さらなるフィールド（例えば、Sex（性別）など）は、上記に例示されたルー
ルにおける他のフィールドとは異なり、CUSTファイルからのフィールドである。
異なるユーザーに関する個々のルールは、ユーザーのグループに対して同じ統合
ルールに圧縮できる。従って、ルールの圧縮は、異なるユーザーに対して好まし
く実施できる。圧縮アルゴリズムにより形成される（形式(2)の）統合ルールの
数は、個々のルールの最初の数よりも極めて少ない。次いで、ステップ４５では
、統合ルールを、（具体的なユーザーを含む）エキスパート者によりそのユーザ
ーにどのルールが適当かを決めるために（１つ１つ）確認することができる。ユ
ーザーが統合ルールを確認した後、このユーザーは、ステップ５０において好ま
しい統合ルールの集合を選択することができる。ステップ５０において選択され
た統合ルールに対応する個々のルールのみが、ユーザーのダイナミックプロファ
イルに維持され（ステップ５５）、確認した個々のルールをユーザーに割り当て
る（ステップ６０）。B. ルール圧縮プロセス 図４は、典型的なルール圧縮プロセスのフローダイヤグラムを詳細に説明する
ものである（図３のステップ３５から始まる）。形式(1)の２つの個々のルール
は、それらのそれぞれの定数aijの値の点でのみ互いに異なる場合、“類似”ル
ールとされる。従って、類似ルールは、同じ数の項、同じフィールドCij、及び
同じ比較演算子θijを有していなければならない。類似ルールは、Dom(Ci1）x．
．．x Dom(Cik）× Dom(Ci）により定義される（ｋ＋１）次元領域に写像するこ
とができる。ここで、DomはフィールドCのドメイン（又は値域）であり、点（即
ち、ai1,ai2，...，aik，ai）に写像される形式(1)を有するルールを伴う。点の
この集合は、類似ルールから形成される。例えば、ルール“ユーザーＸがウィー
クデイの夜に買い物をし、おむつを購入した場合、ユーザーＸはビールも買う（
if user X shops in the evening on weekdays and purchases diapers, user X
also buys beer）”は、以下のように書くことができる： IF (Shopping＿time =“evening”and Day＿of＿week = “weekday”and Purchase = “diapers”) THEN Purchase = “beer”。
【００２３】 (もし(ショッピング時間="夕方"且つ曜日= "平日"且つ買い物="おむつ")であれば、買い物="ビール") このサンプルルールは、条件（変数）の４次元領域の対応するベクトル（“ev
ening”，“weekday”，“diapers”，“beer”）に写像されるであろう：Shopp
ing＿time, Day＿of＿week, Purchase及び他のPurchase。
【００２４】 （以下に詳細に述べる）典型的なルール圧縮プロセスは、次いでルールを形成
する（例えば、形式(2)のファジールール）。これらファジールールは、CUST及
びTRANSファイルからのフィールドのために、当業者に一般に知られているファ
ジー言語変数を用いる。それぞれのファジー言語変数は、対応する識別子（例え
ば、Income, Transaction＿Amount など）を有しており、それぞれ値域（例えば
自然数０〜1,000,000）、項の集合（例えば、“low”, “medium”, “high”な
ど）及び、メンバーシップバリュー（例えば０〜１）を割り当てるメンバーシッ
プ関数を、それぞれの値域に対するファジー言語変数のドメインからそれぞれの
値に対して割り当てることができる。さらに、CUST及びTRANSファイルの順序づ
けられていない（non-ordered）フィールド（例えば、“Product＿Purchased”
は、分類ヒエラルキーを割り当てられている；例えば、フィールド“Product＿P
urchased”）は、マーケティングにおいて用いられる標準分類ヒエラルキーを含
むことができる。従って、UPCは、例えば、ブランドに分類することができ、ブ
ランドは製品カテゴリーに分類することができたりする。
【００２５】 以下の典型的なインプットは、ルール圧縮プロセスに与えられる。
【００２６】 a. ユーザーのダイナミックプロファイルからの個々のルール． b. CUST及びTRANSファイルにおける全てのフィールドのためのファジー言語変
数． c. 順序づけられていないフィールドのためのヒエラルキー的分類． ルール圧縮プロセスにより形成された典型的なアウトプットは、（好ましくは
）形式(2)を有するファジー統合ルールの集合である。
【００２７】 図4を参照しながら、代表的なルール圧縮プロセスのステップを詳細に記載す
る。ステップ160において、式(1)の個々のルールの全てを類似ルール(例えば、
同一構造を有するルール)のセットにグループ分けする。この様な類似グループ
の最大数は4nであり、ここでnはトランスファイルにおけるフィールド数である
。例えば、n=10の場合、多くても1×220の類似グループが存在することができる
。しかしながら、この数は、実際には通常もっと小さい。類似ルールのそれぞれ
のセットは、上述したそれぞれのルールによって形成されたk-次元の空間におい
て一組のポイントを形成する。ステップ165において、形成されたポイントのク
ラスターのグループは、当該分野における当業者に知られているクラスター計算
法を用いて決定される。ステップ170において、ステップ165にて決定されたクラ
スターのグループの最初のクラスターから始めると、該クラスターにおける概算
ルールがステップ180において決定される。概算ルールは、クラスター中のポイ
ントの関数として決定される。例えば、クラスターにおけるポイントは、クラス
ターの「中心」であってもよい。該中心は、クラスター中の特定ポイントから他の
ポイントへの距離の合計が最小となるポイントと一致する。例えば、クラスター
Ci=(ci1, ci2, ... cik)において、このクラスターの中心は、数式
【００２８】
【数３】
【００２９】 を最小とするポイントである。 クラスターの中心は、例えばクラスター中においてクラスターを最も「代表する」
ポイントを選択するなどの他の方法を用いて決定することができる。
【００３０】 ステップ185において、次のクラスターを選択し、ステップ180に関して述べた
手順を繰り返す。ステップ175において、クラスターグループ中の全てのクラス
ターが、評価されたかどうかを決定する。図示したように、もし、クラスターCl
ustiが、正三角形の頂点に対応する3つの3次元ポイント(0, 0, 1)、(0, 1, 0)、
(1, 0, 1)を含むならば、このクラスターCiの中心は、三角形の中心、即ち、ポ
イント(1/2, 1/2, 1/2)である。クラスター中心を定義する他のアプローチを用
いることができる。この代表的なルール圧縮プロセスは、クラスターCiの中心を
定義する特殊な方法に依らない。
【００３１】 中心Ci=(ci1, ci2, ... cik)を有するクラスターに対応するルール(1)のセッ
トにおいて、対応する統合ルールは、式：
【００３２】
【数４】
【００３３】 を有しており、これは、類似ルールのクラスターに対する代表的なルールである
。例えば、クラスターの中心が(1/2, 1/2, 1/2)の時、以下のルール
【００３４】
【数５】
【００３５】 が形成される。そのうえ、全体的に順序付けられたフィールドCijのために、該
クラスター中のポイントの標準偏差σijは、そのフィールドにおいて計算される
。不規則なカテゴリーのフィールドCijのために、ポイントの偏差の測定は、(該
フィールド階層のクラス分けを用いて)Cijからj次元に沿って、該クラスターに
おいて決定される。
【００３６】 ステップ190において、ステップ165にて形成されたクラスターの総数が、ユー
ザーに提供される。ステップ195において、形成されたクラスターが、統合ルー
ルを手動で調査するには多すぎるかどうか(例えば、生じたクラスター数が、既
定数よりも多いかどうか)をユーザーに尋ねる。そうであるならば、形成された
クラスターをステップ205に記載されたクラスター圧縮プロセスを用いて圧縮す
る。従って、クラスター(及び対応するクラスター当たりの統合ルール)の数が、
より小さくなる。ステップ195において、形成されたクラスターが統合ルールを
手動で調査するには多すぎるならば、ユーザーに再度尋ねる。クラスター数が既
定数よりも少ないならば、ステップ165又はステップ205において得られたそれぞ
れのクラスターCiにおいて、該クラスターにおけるポイントに対応するユーザー
のセットが、ステップ210において同定される。あるクラスターにおけるそれぞ
れのポイントは、ユーザーのダイナミックプロファイルから最初の代表的なルー
ルに対応するので、該クラスターからダイナミックプロファイルルールに対応す
るユーザーの全てを同定することができる。例えば、CUST＿IDiは、クラスターC l のルールに対応するユーザーに対応する値Cust＿IDijのセットであると定義さ
れる。該クラスターのユーザーに対応するCUSTファイルからのレコードのセット
("CUSTi")は、(例えば、セットCUST＿IDiからユーザーID値を有していることを)
同定する。従って、
【００３７】
【数６】
【００３８】 レコードCUSTiのセットは、m-次元空間において(ここで、mはCUSTファイルに
おけるフィールド数)ポイントのセットを形成する。これらのポイントは、ステ
ップ165において記載されたのと同様の技術を用いて、クラスターへ分離される
。得られたクラスターCUSTijのそれぞれにおいて、中心は、以下に説明するよう
に位置する。該クラスターに属するポイントのセットは、数式
【００３９】
【数７】
【００４０】 を有する論理式を用いて近似され、ステップ215において対応状態を形成する。
ここで、AiはCUSTファイルのフィールドであり、θijlは、関係演算子(例えば、
"=", "<", ">"等)であり、bijlは定数である。状態(4)を構成するための一つの
方法は、ステップ180に記載されたようにクラスターCUSTijの中心bij = (bijl,
..., bijm)を検索し、状態(4)へbijlの値を代入すること(更に、全ての関係演算
子を"="とすること)であろう。状態(4)を構成するための他の方法は、A. Motro,
"Using Integrity Constraints to Provide Intentional Answers to Relation
al Queries", Proceedings of the 15th International Conference on Very La
rge Databases, 1989, pp. 237-246及びC. Shum et al., "Implicit Representa
tion of Extensional Answers", Proceedings of the 2nd International Confe
rence on Expert Database Systems, 1988に記載されている。
【００４１】 ステップ220において、最初の及び2番目の代表的なルールは、増大される(例
えば、数式(4)は数式(3)を用いて増大される)。得られたルールは、
【００４２】
【数８】
【００４３】 である。
【００４４】 例えば、クラスターの中心が、ルール："もし、ユーザーが、平日の夕方に買
い物をし、おむつを買ったら、ユーザーはビールも買う"(即ち、IF Shopping＿t
ime = "evening" and Day＿of＿week = "weekday" and Purchase = "diapers" T
HEN Purchase = "beer"(ショッピング時間="夕方"且つ曜日="平日"且つ買い物="お
むつ"であれば、買い物="ビール"))であると仮定する。更に、該クラスタにおけ
るユーザーの大半は男性であると仮定すると、数式(4)において、"Sex" = "Male
"("性別"="男性")を形成する。結果、統合ルールは、"もし、男性ユーザーが、
平日の夕方に買い物をし、おむつを買ったら、そのユーザーはビールも買う"(即
ち、IF "Sex" = "Male" and "Shopping＿time" = "evening" and "Day＿of＿wee
k" = "weekday" and "Purchase" = "diapers" THEN "Purchase" = "beer"("性別
"="男性"且つ"ショッピング時間"="夕方"且つ"曜日"="平日"且つ"買い物"="おむ
つ"であれば、"買い物"="ビール"))。
【００４５】 従って、ステップ225において、ステップ220にて形成された式(5)のルールを
ファジー統合ルールへ変換する。特に、式(5)におけるフィールドAi及びCijのそ
れぞれを該フィールドと関連する対応するファジー言語変数へマッピングする。
更に、式(5)における全ての項を適当なファジー式へ変換する。例えば、非ファ
ジー項Al = 20は、ファジー言語変数と対応し、またAlと表現されると仮定する
。さらに、Alに関する項のセットが低いまたは高いのいずれかであり、項のセッ
トからそれぞれの値に対するファジー項Alのドメインからのそれぞれの値を会員
値(例えば0と1の間)と指定する会員関数があると仮定する。従って、項(例えば
、低い又は高い)会員値20がより高いと決定されると、対応する項が決定される
。もし会員値が項"low"より高いと、式Al = 20は、Al = LOWに置き換わる。
【００４６】 ステップ230において、ルール圧縮プロセスによって形成された統合ファジー
ルールのセットは、ユーザーが所望した判定基準に従って、このセットから重要
で有用なルールのみを選択するエキスパート者に示される。Ｃ．クラスター圧縮方法 図５は、図４において説明したステップ２０５に関して上記で議論したクラス
ター圧縮方法の典型例を示す。最初の事柄として、例えばクラスト1及びクラス
ト2であるクラスターが、ステップ１６５において決定されると仮定する。クラ
スト1及びクラスト2は非類似ルール（dissimilar rules）によって生じ得るので
、クラスト1及びクラスト2であるそれぞれのクラスターからのルールは非常に異
なり得る（又は類似し得る）。従って、二つの異なるクラスターを、それらを併
合できる様に、互いに実質的に類似するかどうかを決定することが重要である。
特に、これらのクラスターの中心に対応する様式（３）の二つの統合ルールの間
の距離は、これらの異なるクラスターが実質的に類似するかどうかを確認できる
様に決定される。例として、クラスト1及びクラスト2の中心に対応する次の二つ
の統合ルールについて、検討する：
【００４７】
【数９】
【００４８】 属性（attributes）Ｃ2及びＣ3のドメインが分離して注文される（discrete and ordered）と仮定することもできる。これらのルールは、異なる構造を有してお
り、従って異なる。これらのルールの間の距離を計算するために、我々は、先ず
、これらのルールを、属性Ｃ1、Ｃ2、Ｃ3、及びＣ4の同一の四次元空間に、置か
なければならない。これは、これらのルールを、次のルールと置き換えることに
よって行うことができる Ｃ1＝ａ∧Ｃ2＝ｚ∧Ｃ3＝ｘ⇒Ｃ4＝ｃ （６） Ｃ1＝ｄ∧Ｃ2＝ｙ∧Ｃ3＝ｅ⇒Ｃ4＝ｇ （７） ここで、ｘ及びｙは、属性Ｃ3及びＣ2のそれぞれのドメインであるドム（Ｃ3）
及びドム（Ｃ2）に渡る範囲の、均一に分布したランダム変数であり、そしてｚ
は、最も小さいエレメントからｂへのドム（Ｃ2）のドメインに渡る範囲の、均
一に分布したランダム変数である。この行程は、ｘ及びｙ変数の属性に対応する
ためのデータにおける実際の分布を用いて行うこともできる。項Ｃ2＜ｂ（上述
の第１の統合ルール）は、ルール（６）におけるＣ2＝ｚと置換すべきことに留
意すべきである。加えて、項Ｃ3＝ｘは、第１の統合ルールへと供給され、そし
て項Ｃ2＝ｙは、第２の統合ルールへと供給される。例えば、ランダム変数ｘ、
ｙ、及びｚは、それぞれのドメイン上に均一に分布していると仮定することもで
きる。
【００４９】 もしも、定数が、変数ｘ、ｙ、及びｚと置換されたならば、統合ルール（６）
及び（７）の項は、等号と定数のみを含むであろう。このように、これらの統合
ルール（上述の置換と共に）は、同一の四次元空間において、それぞれのポイン
トを持つであろう。もしも、これらの二つのポイントの間の距離が、変数ｘ、ｙ
、及びｚ…ｄ（クラスト1（ｘ、ｙ）、クラスト2（ｙ））の固定された値で計算
できるのであれば（即ち、もしも、全ての属性が数で表され、距離がユークリッ
ド距離（Euclidean distance）であり得るならば；もしも、属性のあるものが分
類され整然としていない（categorical and unordered）ならば、距離は、その
属性のために定義された統合した階層（aggregation hierarchy）におけるノー
ド（nods）の遠さの項において計算できる。）…次いでクラスト1及びクラスト2 であるクラスターの間の距離は、以下に等しい：
【００５０】
【数１０】
【００５１】 属性Ｃ2及びＣ3のドメインが分離していると仮定できるので。もしも、これらの
ドメインが連続的であるならば、代わりに積分を使用できるであろう。
【００５２】 一般的に、図４で説明されているように、ステップ１７０から１８５において
計算される通り、Ｃ1＝（Ｃ11、Ｃ12、…Ｃ1k）及びＣ2＝（Ｃ21、Ｃ22、…Ｃ2m ）が二つのクラスターのクラスト1及びクラスト2の中心であるとされる、ここで
Ｃ1及びＣ2は異なる次元を持つベクトルである（なぜならば、異なるルールは異
なる項数を持ち得るから）。これらの二つのクラスターの中心に対応するルール
は、例えばダミー属性及びクラスト1及びクラスト2であるクラスターのための属
性の結合を形成するダミーランダム変数により、拡張される。ダミー変数がそれ
らのドメイン上に均一に分布していると仮定すると、ランダム変数の固定された
値のための二つのルールの間の距離を計算できる。その後、ランダム変数は、こ
れらのランダム変数の異なる値上で、積分されるか（連続的なランダム変数につ
いて）、又は合計される（分離したランダム変数について）。このようにして、
本発明のシステム及び方法を用いて、クラスター間の距離を決定できる。
【００５３】 一度、二つのクラスター間の距離が決定されたならば、クラスターは次のよう
に併合され得る。この操作を行うために、クラスターのサイズはクラスター圧縮
方法の一部として決定されるべきである。クラスターのサイズは、クラスターの
ポイントが互いにどのくらい離れているかの基準である。このサイズは、例えば
次の式を用いて決定できる：
【００５４】
【数１１】
【００５５】 ここで、ｃはクラスターの中心である。この分野の当業者により、他の測定も使
用できる。
【００５６】 図５のフローチャートはクラスター圧縮プロセスの具体例を示す。特に、２つ
のクラスター、クラスト1及びクラスト2をステップ２５０で選択する。ステップ
２５０においていずれのクラスターを選択すべきか決定する方法は幾通りかある
。クラスターを選択する最も簡単なやり方は任意的に行なう方法である。ステッ
プ２６０では、前述のようにクラスター間の間隔を決定する。ステップ２６５で
は、各クラスターそれぞれのサイズを決定する。ステップ２７０では、クラスタ
ー間の間隔｛ｄ(クラスト1，クラスト2)｝がこれら両クラスターのサイズよりも
小さいか否かを決定するため（例えば、これら２つのクラスターが互いに“十分
近い”か否かを決定するため）のチェックを行なう。もしそうであれば、これら
クラスターはステップ２７５において１つのクラスターへ併合すべきものである
；そうでなければ、これらクラスターは引き続き別々のクラスターとする。特に
、２つのクラスターが“十分近い”か否かの問い合わせは、例えば次のように算
定し得る：
【００５７】
【数１２】
【００５８】 ここでαは規定の閾値である。コンディション（８）が発生した場合、２つのク
ラスターは、クラスト1及びクラスト2のポイントよりなる新たなクラスターを形
成することにより併合すべきものである。ステップ２５０〜２７５は併合され得
るクラスターがなくなるまで繰り返されるべきものである（ステップ２５５参照
）。
【００５９】 クラスター圧縮プロセスのステップ２５０において、いずれのクラスター、ク
ラスト1及びクラスト2を選択すべきかを決定する際、例えばすべてのクラスター
対間の間隔を計算でき、またいずれのクラスターを併合すべきか確かめるために
コンディション（８）をチェックし得る。圧縮のためのクラスターを選択する別
の方法もまた用いられ得る。更に、すべてのクラスター対間の間隔は必ずしも計
算する必要はない。
【００６０】 本発明に従ったシステムはパーソナルショッピングアシスタント（ＰＳＡ）、
パーソナルインテリジェントデジタルアシスタント（ＰＩＤＡ）、及び後述のダ
イナミックウェブコンテントプレゼンテーションシステムにおいて利用され得る
。
【００６１】 本発明に従ったパーソナルショッピングアシスタント（ＰＳＡ）システムは商
品及びサービスについての推奨を提供するため、そのユーザーは購買を考慮する
であろう（例えば、特定供給源及び特別価格での購買のサゼッションを含む）。
本発明に従ったＰＳＡシステムの実施例を図６ａに示す。特に、該システムはユ
ーザートランザクションコレクション及び記録ユニット（又はモジュール）１１
５、過去購買履歴記憶ユニット（又はモジュール）１２０、ユーザープロファイ
ル生成モジュール１１０、現状モジュール（state-of-the-world module）１５
０、ユーザー推定購買ニーズモジュール１４０、購買推奨モジュール１４５、及
びユーザー状況モジュール（state-of-the-user module）１６０を含む。
【００６２】 ユーザートランザクションコレクション及び記録ユニット１１５はユーザーが
行なった買物取引の大部分を収集する（例えば、ユーザーが行なった全購買の８
０−９０％）。ユーザートランザクションコレクション及び記録ユニット１１５
は“スマートカード”として、あるいはユーザーが購入した個々の品目を記録す
るスマートＰＯＳレジスターとして実行され得る。二者択一的に、Quickenある
いはMicrosoft’s Moneyのような幾つかの取引記録システムを用いてユーザー自
身がこの情報を（ユーザートランザクションコレクション及び記録ユニット１１
５の一部として）記録し得る。
【００６３】 ユーザーが１つ又はそれ以上の商品を購入する時、ユーザートランザクション
コレクション及び記録ユニット１１５はこの情報を購買履歴記憶ユニット１２０
に記録及び伝達し、そこでこの情報は該ユーザーの購買履歴の一部として記憶さ
れる。購買履歴記憶ユニット１２０は、例えば様々なユーザーの行なった取引を
前述の TRANS ファイルに記録するデータベースとして実行され得る。
【００６４】 購買履歴記憶ユニット１２０により記憶された情報はユーザー推定購買ニーズ
モジュール１４０に供される。ユーザーの購買ニーズを推定するためには、購買
履歴記憶ユニット１２０より得られた過去購買履歴を基に、ユーザーの適切なス
タティックプロファイル及びダイナミックプロファイルを構築すべきものであり
、これはユーザープロファイル生成モジュール１１０により実行される。スタテ
ィックプロファイルはユーザーの人口統計的情報（例えば、年齢、性別、婚姻関
係の有無）、特定の好み（例えば、ユーザーが特定の銘柄のビールを好む）、及
び確定した購買決定（例えば、ユーザーが特定自動車を特定月に買った）を含む
。ダイナミックプロファイルは一連のルール（例えば、“あるユーザーがフラン
スへ行くと、該ユーザーは度々パリで香水を買う”、“ユーザーＹが晩にサイト
Ｚからあるウェブサイトを訪問すると、ユーザーＹはサイトＺで規定量の時間を
費やさない”、等）を含む。
【００６５】 加えて、ＰＳＡシステムは、最新状況についての情報を維持するに現状モジュ
ール（state-of-the-world module）１５０を用い、これは例えば、様々な供給
者により提供される幅広い範囲の商品及びサービスについての、またこうした商
品及びサービスのため実施されるプロモーションや割引についての情報を記録す
る。また、ＰＳＡシステムは、購買履歴記憶ユニット１２０より得られたユーザ
ー情報（例えば、該ユーザーは１９９５年６月２８日にニューヨークにいるだろ
う、なぜなら彼女はその日付及び目的地の航空チケットを購入したからである）
及び様々な外部情報（例えば、入手可能ならば日付、時間、及びユーザーの所在
）を維持するユーザー状況モジュール１６０を含む。
【００６６】 （購買履歴記憶ユニット１２から供される）ユーザーの購買履歴、（ユーザー
プロファイル生成モジュール１１０から供される）ユーザープロファイル、及び
（ユーザー状況モジュール１６０から供される）ユーザーに関する外部情報を知
ることにより、ＰＳＡシステムはユーザー推定購買ニーズモジュール１４０を用
いてユーザーの将来的購買ニーズを推定する。この推定購買ニーズモジュール１
４０は、該ユーザーが購入するのはいずれの商品か（及びどんな場合か）を特定
するルールをユーザーの購買履歴に照合し得る。結果として、ユーザーが購入を
考えるであろう一連の商品が生産される。
【００６７】 ステップ１４０においてひとたび将来的購買ニーズを推定すると、ＰＳＡシス
テムは、様々な供給者により提供される幅広い範囲の商品及びサービスや、それ
ら商品及びサービスのため実施されるプロモーションや割引に対し、こうしたニ
ーズを照合するだろう。この照合プロセスは購買推奨モジュール１４５により通
常当業者に知られる慣行の方法を用いて実行される。例えば、ユーザーが今後２
ヶ月以内に１着のジーンズを買う必要がある場合、購買推奨モジュール１４５は
、例えば最も安価なジーンズのように該ユーザーの要求に合うジーンズを販売し
ている小売商を（今後２ヶ月以内に提供されるプロモーションを考慮して）、ユ
ーザープロファイル（すなわちユーザーの購買ニーズ）に照合して選択する。ひ
とたび購買推奨モジュール１４５がユーザー購買ニーズを商品及びサービスと照
合すると、購買推奨モジュール１４５は該ユーザーに向け購買推奨を提供する。
【００６８】 例えば、ＰＳＡサービスはある特定ユーザーの過去購買履歴に基づき、ユーザ
ーＸがフランスへ行くといつも、ユーザーＸは度々パリで香水を買うということ
を突きとめ得る。このルールはユーザープロファイル生成モジュール１１０を用
いてユーザープロファイルの一部として記憶される。加えて、ＰＳＡサービスの
購買履歴記憶ユニット１２０は、該ユーザーはパリへのチケットを購入したとい
う情報を受け入れ、ＰＳＡサービスの現状モジュール（state-of-the-world mod
ule）１５０はまた実質上同時に、例えば、以前ユーザーＸが購入したブランド
と同様な香水の新製品をクリスチャン・ディオールが売り出したという情報を受
け入れ得る。加えて、現状モジュール（state-of-the-world module）１５０は
また、シャルル・ド・ゴール空港の免税店でこれらの香水を販売している（価格
が非常に競争的である）という情報を受け入れ得る。上述した具体例の情報を利
用し、ＰＳＡサービスは（ユーザー推定購買ニーズモジュール１４０を用いて）
、ユーザーＸはこれらの香水を購入したいと望むかもしれないと推定し、ユーザ
ーＸに（購買推奨モジュール１４５を経て）シャルル・ド・ゴール空港の免税店
で新香水の購入を考えてほしいとの書信を送る。
【００６９】 ＰＳＡサービスの成功は、主としてユーザーの将来的ニーズのＰＳＡによる正
確な予測のいかんによる。もしユーザーがＰＳＡサゼッションの例えば５０％を
有用と感じれば、該ユーザーはおそらくＰＳＡサービスに満足するであろう。し
かしながら、もしユーザーがＰＳＡサゼッションの例えば１０％しか有用と感じ
なければ、該ユーザーはおそらく本サービスを拒否するであろう。上で述べたよ
うに、ユーザーの将来的ニーズをより正確に予測するためには、信頼性の高いユ
ーザープロファイルを築くことが重要である。本発明はより良いダイナミックプ
ロファイルを生成するための方法及びシステムを提供し、その結果、ユーザーの
将来的ニーズのより正確な予測を提供する。
【００７０】 図６ａに示したＰＳＡシステムは、図６ｂに示す第１具体例システム及び図６
ｃに示す第２具体例システムを用いて実行され得る。図６ｂの第１具体例システ
ムはユーザートランザクションコレクション及び記録ユニット１１５はクライア
ント側に記憶される。図６ａからの他のすべてのモジュールはサーバー側に記憶
され、電気通信メディア１３０（例えば、電話線又はワイヤレスの通信メディア
）を媒介としてユーザートランザクションコレクション及び記録ユニット１１５
に接続される。第１具体例システムにおいて、個々のユーザー購買履歴とそれら
ユーザーのスタティック及びダイナミックプロファイルは、中央ロケーションの
サーバー（例えば、データベース）上に記憶され、本発明に従った方法及びシス
テム（前述）は改良されたダイナミックプロファイルを生成し、かくしてより良
く推定されたユーザーの購買ニーズを提供する。
【００７１】 図6Cの二番目の好適なシステムは、ユーザー取引集積及び記録装置115、ユー
ザーのプロファイル形成モジュール110、購買履歴記憶装置120、現況モジュール
150、ユーザーの現況モジュール160を提供し、ユーザーの推定された購入ニーズ
モジュール140は顧客サイドに記憶され、一方、現況モジュール150及び購買推奨
モジュール145はサーバーサイドに記憶される。二番目の好適なシステムでは、
ユーザーダイナミックプロファイルはユーザーによって図２のステップ20で認証
される（これらのプロファイルは顧客サイドに記憶されているのでユーザーにと
って確認及び認証に利用可能である）。一度モジュール140がユーザーの購買ニ
ーズを推定すると、これらの推定されたユーザー購買ニーズはテレコミュニケー
ションメディア130（例えば、電話回線もしくは無線コミュニケーションメディ
ア）を介してサーバーに送られ、そこでは推定されたユーザー購買ニーズは購買
推奨モジュール145によって、さまざまなサプライヤー（サーバーサイドに記憶
されている）により提供されるさまざまな製品及びサービスと照合される。結果
的に購買推奨はユーザーの考えにあわせてテレコミュニケーションメディア130
を介して顧客サイドに送り返される。
【００７２】 PSAサービスは又、図7に示されたようにパーソナルインテリジェントデジタル
アシスタント（PIDA）サービスにも用いることができる。この付加サービスを申
し込んでいる各々のユーザーには、パーソナルデジタルアシスタント（PDA）（
例えば、遠隔デバイス350もしくはユーザー取引集積及び記憶装置115）が与えら
れ、それはPSAシステム（例えば、一般目的コンピューター300）に連結される。
PDA遠隔デバイス350（例えば、それはPDAプロセッサー360、PDA I/Oポート365及
びPDAインプットデバイス355を含んでいる）及びPSAシステム300（例えば、それ
はディスプレイデバイス310、記憶デバイス、PSAプロセッサー320、PSA I/Oポー
ト325及びPSAインプットデバイス305を含んでいる）は、顧客−サーバー体系を
形成し、そこではPDA遠隔デバイスは顧客でありPSAシステムはサーバーである。
過去の購買履歴記憶装置120（例えば、記憶デバイス315）及びユーザープロファ
イル形成モジュール110、現況モジュール150、ユーザーの現況モジュール160、
推定されたユーザー購買ニーズモジュール140、及び購買推奨モジュール145（例
えば、プロセッサー320により実行される）を用いているPSAシステムは、ユーザ
ーの将来ニーズを推定し、そして上記のようにはたらく。PDAデバイスはユーザ
ーの現在状況の上に、ユーザーの位置情報、好み、所望（例えば、ユーザーは今
空腹でかつ食事がしたい）というような付加情報を蓄積する。この付加情報は、
テレコミュニケーションメディア130（例えば、無線ネットワーク、光ファイバ
ーコミュニケーションシステム、電話回線システム等）を介してPDAデバイスか
らPSAシステムに送られ、ユーザーの状況の一部としてユーザーの現況モジュー
ル160（例えば、記憶装置315の中）を用いて記憶され、そして後にユーザーの購
買ニーズを推定するために用いられる。
【００７３】 例えば、どのようにPIDAサービスが働くかを示すために、今は火曜日、午前11
:30であり、ユーザーXは仕事でオールバニー地区のI−87で彼の車を運転してい
て、PDAデバイス350を通して昼食を食べたいことを指し示したことを想定する。
PDAデバイス（350）はユーザーXの現状況を“火曜日、午前11:30、現在オールバ
ニー地区のI−87でユーザーXの車を運転しており、旅行目的は仕事で、昼食が食
べたい”のように記録する。この情報はテレコミュニケーションメディア130を
介してPDAデバイス350からPSAシステム300に送られる。ユーザーXの過去の購入
履歴を基にPIDAサービスは、ユーザーXが仕事で出かけているときはいつでも、
彼は良い質のレストランで軽食を食べることが好きで又一般的にシーフードが好
きであることを認識する。ユーザーXのパーソナルプロファイルを調査すること
により、及び“ユーザーXが仕事で出かけるときはいつでも、彼は良い質のレス
トランで軽食を食べるのを好む”を与えるダイナミックルールとユーザーXの現
状況（ユーザーXは現在仕事で出かけている）を照合することにより、PSAシステ
ム300は、ユーザーXが良い質のレストランでの昼食を好みかつ彼は軽食が食べた
いことを予測することができる。次に、PSAシステム300の現状モジュール150は
、オールバニー地区のシーフードレストランを高い割合で探す。もしPSAシステ
ム300が任意のこのようなレストランを見つけたならば、ユーザーXには、ユーザ
ーXのPDAデバイス350と接触することによりレストラン選択（もし、一軒以上の
レストランが存在すれば）が与えられる。もしPSAシステム300がユーザーXの好
みと一致した第一選択のレストランを見つけなければ、PSAシステム300はユーザ
ーXに第二選択のレストランを提供する。
【００７４】 ユーザーニーズは購入履歴、ユーザーのスタティック及びダイナミックプロフ
ァイル及びユーザーの現在の“状況（state）”を基に推定される（PDAデバイス
からPSAシステムに送られる）。ユーザーのニーズが推定されたとき（例えば、
ユーザーはパリで香水を購入したい、もしくはオールバニー地区の良いシーフー
ドレストランで食事がしたい）、それらは現在の“状況（world）”と照合され
る。もし、PIDAサービスが良い照合を見つけたなら（例えば、Christian Dior
香水がパリのCharles de Gaulle 空港で売られている、もしくはオールバニ
ー地区にスペシャルランチを出す良いシーフードレストランがありかつユーザー
の現在ルートに非常に近いところに位置している）、購入推奨はこれらの照合を
基に顧客に提供される。これらの推奨はテレコミュニケーションメディア130（
例えば、ｅ‐mailを介して、もしくは他の識別力を持つユーザーインターフェー
スを通って）を介してPSAサーバー300からPDAデバイス350へ送り返される。
【００７５】 本発明に従ったシステム及びメソッドを組み込んでいるPIDAサービスは、時間
的問題（例えば、特別セールが来週始まる予定だ）及び場所的問題（例えば、も
しあなたが新しいセーターが必要なら、おそらくあなたがすきそうなセーターが
あなたの職場の近くの店で売られている）のどちらについても、ユーザーにさま
ざまな購入機会を通知するためにも用いることができる。
【００７６】 本発明に従ったシステム及びメソッドは又、ウェブサイトシステムへも組み込
まれ得る。通常のシステムでは、ユーザーが特定のウェブサイトに訪れたとき、
ユーザーが誰であるかにかかわらずユーザーは普通同一内容を見る。本発明に従
ったシステム及びメソッドを用いること（例えば、各々のユーザーのための個々
のプロファイル）は、ユーザーのために用意されたウェブサイトのダイナミック
ウェブの内容を、ウェブサイトを訪れたユーザーのダイナミックプロファイルに
適合させるために多様にし得る。その上、ダイナミックプロファイル構成メソッ
ドは又、不正発見システムにも用いることができる。特に、一連の不正発見ルー
ルは個々のユーザーのために動的に形成され得る。
【００７７】 本発明に従った上述されたルール圧縮プロセス及びクラスター圧縮プロセスは
ユーザープロファイルの構成に限定されるものではないことを留意すべきである
。例えば、これらのプロセスは又、データマイニング適用で有用な関連ルールを
計算するため、もしくは一般的にはデータマイニングアルゴリズムによって形成
された複数のルールの圧縮に用いられる。 Ｄ．選択的認証手順 個々のユーザールールの選択的認証を与えるための本発明の他の実施態様は図
8に示されている。特に、すべての個々のユーザー（例えば、顧客）のためのユ
ーザールールには選択的認証モジュール／アレンジメント（ステップ375）が与
えられる。選択的認証モジュール／アレンジメントは、好ましくは図6ａ及び6ｂ
に示された中央計算デバイスによって実行され、もしくは図7で示された一般目
的コンピュータ300のプロセッサー320によって実行される。個々のユーザールー
ルは記憶装置315に記憶されても良い。それは又、図７に示した遠隔装置350に選
択的認証モジュール／アレンジメントを与えることができる。ステップ380では
選択的認証モジュール／アレンジメントはいまだ認証されていないユーザールー
ルを受け取り、少なくとも一つ以上の選択的認証された個々のユーザールールを
出力する（ステップ390）。それに加えて、選択的認証モジュール／アレンジメ
ントは、図3に示したプロセスを視覚的に含むことができる。本発明の好適な実
施態様では、この選択的認証手順は、エキスパート者に個々のユーザールールの
部分集合を選択することを許し、又、これらの部分集合を“良い”部分集合、“
悪い”部分集合及び／もしくは“未定の”部分集合のように特徴付けることを許
す。
【００７８】 上述のように、選択的認証モジュールにより実行されたプロセスの典型的実施
態様（または選択的認証設備により実行された典型的ステップ）のフローチャー
トの表示は、図９に例示されている。本発明に従って、“良い＿ルール”のセッ
トは、特定のユーザーにとって有用であるルールとして、エキスパート者によっ
て選択された個々のユーザールールの全セットを維持する（例えば保存する）た
めに提供される。“悪い＿ルール”のセットは、そのようなユーザーにとって有
用でないために、エキスパート者によって選択された個々のユーザールールーの
全セットを保存するために提供される。
【００７９】 図９で示されるように、例えば、（ステップ４００において）各々の“良い＿
ルール”及び “悪い＿ルール”のセットは、空またはゼロのセットにするため
に初期化される。ステップ４０５において、全ユーザールールはセットSを形作
るために結合される。セットSは、最初に、全ユーザーのための認証されていな
い個人ユーザールールの全ての関連する（例えば類似する）サブセットから成る
。これらの類似サブセットは、図４を参照にして上で議論されたように、類似し
た方法で分類されるかもしれないし、または、以下で議論されるようにフィルタ
リングおよび／またはクラスタリング オペレータを使用しているかもしれない
。ステップ４１０において、セットS（またはセットS中のサブセット）中のユー
ザールールは、表示され得る。エキスパート者は、セットSにから“関連”ルー
ルのサブセットを試験し（例えば同時に１ルールまたは１セット）、そして、セ
ットS中のどのサブセット（またはどのルール）が“良い”,“悪い”，および／
またはどちらでもないかを選択する（ステップ４１５）。これらのサブセットも
また、予め決められた基準を用いたシステム（例えば、エキスパートシステムま
たは人工知能システムを実現するプロセッサ３２０）によって自動的に試験され
得る。もし、セットS中の特定のサブセットが有用であると選択されると、その
特定のサブセットは“良い”とみなされる；もし、このサブセットが有用でない
と選択されると、“悪い”とみなされる；もし、エキスパート者（またはシステ
ム）がその特定のサブセットを有用であるかどうかを決定できなければ、そのよ
うなサブセットは“未決定”とみなされる（ステップ４２０）。ステップ４２５
において、“良い”とみなされるサブセットは、セットSから良い＿ルールのセ
ットに移動させられ、“悪い”とみなされるサブセットは、セットSから悪い＿
ルールのセットに移動させられる。
【００８０】 ステップ４３０において、もし選択的認証モジュール／設備の処理が完了され
ると、ある決定が成され（例えば、自動的にプロセッサ３２０経由、またはエキ
スパート者によって）、もしそうであれば、本発明のこの実施態様に従って完了
処理を初期化させる。完了プロセスが初期化されるべきである本発明に従って、
選択的認証モジュール／設備に対して指示する非常に多くの状況が存在し得る。
例えば、以下の典型的な状況は、処理を停止させるために選択的認証モジュール
／設備を促し得る： − セットSは空になることができる（すなわち、ルールの全サブセットは、セ
ットSから“良い＿ルール”のセットおよび／または“悪い＿ルール”のセット
に移動させられる）。そのような場合、ルールの全サブセットは、適当な指示で
ある（つまり“良い”または“悪い”）とみなされる； − セットS中のサブセット数は、予め決められた数以下である； − 現存するルールすべてに関してセットS中のルールの割合は、予め決められ
いる値以下である；そして − ユーザーはプロセスを停止することを決定する（例えば、所望のルールの数
がすでに分類または区分されている） 他の停止基準が、本発明に従って完了プロセスを初期化するために用いられても
よい。
【００８１】 もし、本発明に従った完了プロセスの処理が初期化されるべきであると決定さ
れるなら、良い＿ルールのセット由来のルールが一人またはそれ以上の対応する
ユーザーに割り当てられ（ステップ４３５）、良い＿ルールのセットおよび／ま
たは未決定サブセットが表示され得（ステップ４４０）、そして本発明に従った
プロセスの実行が停止される。しかし、もし完了プロセスが初期化されるべきで
はない（つまりサブセットが再分類されるべきである）と決定されるなら、セッ
トS（つまり“未決定”とみなされるサブセット）中に残存するルールは、新た
なセットSを作り出すために分類または再分類され（ステップ４４５）、そして
、この新たなセットSがエキスパート者に提供されて（つまりステップ４１０に
ループバックされて）、この新たなセットS中のルールが本発明に従った処理お
よび／または設備を用いて再分類される（つまり再びステップ４１０から始めて
ループになる）ことができる。
【００８２】 もし特定のサブセットであるセットSが“未決定”とみなされるとすると、続
いてこのサブセットは、以下に述べる技術を用いてより小さなサブセットに分割
するか、または以下に述べるように随意にこの特定のサブセットをセットS由来
の他の関連するセットとともに再分類するかによって、さらに分析されることに
留意すべきである。
【００８３】 本発明に従ったプロセスの典型的実施態様に従って、“未決定”とみなされた
セットS中のルールは、以下の典型的な方法に従った新たなセットSを作り出すた
めに分類される： − セットSに含まれる（１つのサブセットになり得る）残存サブセットの予め
決められている数は、新たなサブセットを作り出すために一緒に選択され、組合
わされる。上述の残存するセットは人のエキスパートまたは何らかの予め決めら
れている選択基準に従って選択され得る（例えば、ルールの個々のセットのサイ
ズは、予め決められている値よりも小さくあるべきである）。 − １つまたはそれ以上のサブセットは、セットSから選択される。このような
サブセットのそれぞれにとって、以下の典型的な“分割”オペレータの少なくと
も１つは、選択されたサブセットに適応される：すなわち（以下に述べるような
）フィルタリング オペレータおよび／またはクラスター／グルーピング オペ
レータである。他の“分割”オペレータもまた実行され得る。用語−“クラスタ
リング オペレータ”および“グルーピング オペレータは、理想的なオペレー
ションに当てはまり、以下に交換できるように利用されるだろう。本発明の特定
の実施態様において、（特定の “カット”オペレータとともにクラスターオペ
レーターを用いて得られた）セットS中のサブセットは、違った“カット”オペ
レータに基いて再分類され得る。そしてそれが、以前のカットに依存してもよい
し、且つ／または他のパラメータまたは基準に基き得る。例えば、これらのサブ
セットは１つのルールのセットに組合わせ直されることができ、次にクラスター
オペレータがこのサブセットに再び当てはめられる（しかし、違った“カット”
パラメータを用いて）。他のオペレータもまたセットS中のサブセットを再分類
ために用いられ得る。 Ｉ．フィルタリングオペレータ 典型的なフィルタリングオペレータは、ルールのサブセットを受け取り、この
サブセットを少なくとも２つのサブセットに分割する：１つのサブセットは、予
め決められたフィルターの選択基準を通過するルールを含み、もう１つのサブセ
ットは、通過しないルールを含む。特に、この選択基準は、データマイニングク
ウィアリ（またはパターンテンプレート）を用いて明記されるかもしれない。そ
のデータマイニングクウィアリは、一般の用語においてパターンのクラスを述べ
る。
【００８４】 データマイニングクウィアリは、刊行物中に述べられている。−ティー．イミ
エリンスキー（T. Imielinski）ら、“DataMine: Application Programming Int
erface and Query Language for Database Mining”, Proceedings of the Seco
nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Augu
st 1996; ジェイ．ハン（J. Han）ら、“DMQL: A Data Mining Query Language
for relational Databases”, Proceedings of the SIGMOD Workshop in Resear
ch Issues on Data Mining and Knowledge Discovery, Montreal, June 1996;
そしてダブリュー．シェン（W. Shen）ら、“Metaqueries for Data Mining,”
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, chap. 15, AAAI Press, 1
996. どのパターンの記述言語またはどのデータマイニングクウィアリ言語でも
、パターンとデータマイニングクウィアリを明記するために使用され得る。例え
ば、−ティー．イミエリンスキーらによる記事“DataMine: Application Progra
mming Interface and Query Language for Database Mining”, Proceedings of
the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Min
ing, August 1996は、オペレータを採掘する更なるデータで修正されたソフトェ
アークウィアリ言語（“SQL”）に基いた関連ルールの発見のために、“M -SQL
”を誘導した。しかし、データマイニングクウィアリの典型的な実施例は、どの
特定の言語にも依存しない。
【００８５】 以下の典型的な要求“様々な年齢の子供を連れた顧客が、どの製品カテゴリー
を購買しているかを特定する、顧客購入データに全ルールを発見せよ”のために
、M-SQLクウィアリは以下のようなものである：
【００８６】
【数１３】
【００８７】 （選択* 出典 マイン（顧客購入データ）Ｒ 所在 Ｒ．ボディー＜｛（子供＝*），（年齢６歳未満の子供＝*）， （年齢６〜１２歳の子供＝*），（年齢１２歳超の子供＝*）｝且つ ｛（子供＝*）｝＜Ｒ．ボディー且つＲ．コンセクエントＩＮ ｛（カテゴリー甘いもの＝*），（カテゴリーシリアル＝*）， （カテゴリーフルーツ＝*）｝且つＲ．コンフィデンス＞＝０．５ 且つＲ．サポート＞＝０．０１） このデータマイニングクウィアリーは、一定の基準を満たすか満たしさえすれ
ば、連関ルールを発見する。第１に、連関ルールは、ルールのボディーに、顧客
購入データ表の「子供」、「年齢６歳未満の子供」、「年齢６〜１２歳の子供」
、「年齢１２歳超の子供」のフィールドを含有しなければならない。第２に、ア
トリビュートの「子供」は必ず存在しなければならない（これはＲ．ボディーに
よって特定される）。第３に、発見されたパターンは、ルールのコンセクエント
として、「カテゴリー甘いもの」、「カテゴリーシリアル」または「カテゴリー
フルーツ」のフィールドの１つを有さなければならない（Ｒ．コンセクエントに
よって特定される）。最後に、発見されたパターンは、統計学上の重要性を評価
する一定の閾値を満たさなければならない（すなわち、Ｒ．コンフィデンスおよ
びＲ．サポート）。
【００８８】 従って、この代表的なデータマイニングクウィアリーは、パターンのセットを
特定する。これらの代表的なパターンのセットは、 −６歳より若い子供を有する家族が甘いものを買う範囲、 −１２歳より大きな子供を有する家族が甘いものを買う範囲、 −１２歳より大きな子供を有する家族がフルーツを買う範囲等 を、表示してもよい。従って、上述した連関ルール： 「子供」＝イエス且つ「年齢６歳未満の子供」＝イエス−−＞ 「カテゴリー甘いもの」＝イエス（０．０１，０．５５）、 によって特定されたパターンは、データマイニングクウィアリーによって特定さ
れたパターンの一つでもある。
【００８９】 パターンテンプレートは、エム．クレメチネンらの”Finding Interesting Ru
les for Large Sets of Discovered Association Rules”（発見された連関ルー
ルの大きなセットのための興味深いルールの発見）第３回国際情報および知識経
営学会報、１９９４年１２月、に記載されている。例えば、パターンテンプレー
トは、次のように提供されてもよい： 「子供」および「子供の年齢*」−−＞「カテゴリー」（０．０１，０．５）
、ここで、「子供の年齢」および「カテゴリー」はアトリビュートの概念である
。従って、もし、「子供の年齢」がアトリビュートのセット｛年齢６歳未満の子
供、年齢６〜１２歳の子供、年齢１２歳超の子供｝を特定し、「カテゴリー」が
アトリビュートのセット｛カテゴリー甘いもの、カテゴリーシリアル、カテゴリ
ーフルーツ｝を特定すれば、このパターンテンプレートは、上述のデータマイニ
ングクウィアリーと同様なパターンを特定する。 II．クラスタリングオペレータ クラスタリングオペレータは、インプットとして、ルールのサブセットおよび
このサブセットのアトリビュート階層を受け取る。特に、アトリビュート階層は
、図１０に関連して後述する手順を用いて形成され得る。代表的なアトリビュー
ト階層が図１３で説明されている。アトリビュート階層のフィールド（すなわち
、アトリビュート）の全てが、アトリビュート階層の底部で提供される。これら
のフィールドは、上述したように、トランス＿ＩＤおよびカスト＿ＩＤのフィー
ルドを有さない、取引ファイルＴＲＡＮＳ（トランス＿ＩＤ，カスト＿ＩＤ，Ｃ 1 ，…Ｃn）の部分である。図１３で説明される代表的な階層においては、ｎ＝１
３である。
【００９０】 図１０の頂部に、アトリビュート階層を生成させる代表的な手順を示す。ステ
ップ４５０において、ルールの特別のサブセットのグルーピングデータは、ＴＲ
ＡＮＳファイル（すなわち、表）のフィールドを結合してグループにすることに
よって、決定される（すなわち、図１３に示されるフィールドＣ１，Ｃ２，Ｃ３
は結合してグループＮ１にされ、フィールドＣ４およびＣ５はグループＮ２にさ
れる、等）。ステップ４５５において、これらのグループはさらに結合してより
大きなグループにされる、等。例えば、図１３に示すように、グループＮ２およ
びＮ３は結合してグループＮ４にされ、グループＮ１およびＮ４は結合してグル
ープＮ５にされ、フィールドＣ９およびＣ１０は結合してグループＮ６にされ、
グループＮ７およびフィールドＣ１１は結合してグループＮ８にされ、グループ
Ｎ６およびＮ８は結合してＮ９にされ、そして、グループＮ５およびＮ９は結合
してＮ１０にされる。結果として、ＴＲＡＮＳ取引ファイルのアトリビュートが
そのリーフとなり、アトリビュート階層が生成される（ステップ４５５）。この
アトリビュート階層を規定するツリー（図１３に示す）は平衡を保たなくともよ
い、すなわち、ルートノードからリーフまでの全ての路程は同じでなくともよい
、ことに注意すべきである。
【００９１】 アトリビュート階層は、アトリビュート階層の下行性のリーフ（すなわち、Ｔ
ＲＡＮＳ取引ファイルのフィールド）の下方に、ノードの１以上（すなわち、２
）のレベルを含有してもよい。第１のレベルは１対のアトリビュート、すなわち
フィールドおよびリレーショナルオペレータ、からなる。リレーショナルオペレ
ータは、”＝”、”＜”、”＞”等のような代表的なオペレータを含有してもよ
い。第２のレベルは第１のレベルの下方にあり、３つのアトリビュート、すなわ
ちフィールド、リレーショナルオペレータおよび値のセット、からなり、この値
はフィールドアトリビュートに匹敵し得る（すなわち、予定値、１以上のインタ
ーバル等）。例えば、第２のレベルが（Ｃ３，＝，ａ）（すなわち、フィールド
Ｃ３がリレーショナルオペレータ”＝”を用いて変数”ａ”に匹敵し得る）とな
り、（Ｃ５，＜，２０）（すなわち、リレーショナルオペレータ”＜”によって
、フィールドＣ５がナンバー２０に匹敵する）、（Ｃ８，＝，［６０，８０］）
（すなわち、リレーショナルオペレータ”＝”によって、フィールドＣ８が６０
と８０の間のレンジに匹敵する）等となる。図１４は、ノードＮ７の第１および
第２レベルの範囲（領域）の代表的な説明図を示す。特に、フィールドＣ１２の
第１レベルはリーフ５４０であり、これはフィールドＣ１２およびリレーショナ
ルオペレータ”＜”を含有する。リーフ５４０の下方で、フィールドＣ１２の最
も下のリーフ（リーフ５５０）は、フィールドＣ１２、リレーショナルオペレー
タ”＜”および対照値”２０”を提供される。さらに、フィールドＣ１３の第１
レベルはリーフ５４５であり、これはフィールドＣ１３およびリレーショナルオ
ペレータ”＝”を含有する。リーフ５４５の下方で、フィールドＣ１３の最も下
のリーフ（リーフ５５５）は、フィールドＣ１３、リレーショナルオペレータ”
＝”および対照レンジ”［６０，８０］”を提供される。これらのリーフは説明
の目的のために提供されるのみであり、フィールドとリレーショナルオペレータ
と対照値／レンジの他の組み合わせが可能であることが理解されなければならな
い。これらの階層は、同様のナンバーの範囲（領域）／リーフを必ず含有しなけ
ればならないということはない。例えば、フィールドＣ１２は２つの範囲を有し
てもよく、フィールドＣ４は１つの範囲を有してもよく、フィールドＣ５は範囲
を有さなくてもよく、フィールドＣ６は４つの範囲を有し得る。
【００９２】 ステップ４５５（図１０に示す）においてアトリビュート階層が生成された後
に、アトリビュート階層における”カット”を提供することにより、アトリビュ
ート階層について”カット”データが生成される（ステップ４６０）。アトリビ
ュート階層における”カット”は、ノードの全ての下行性のリーフの共用体のよ
うなツリーのノードのセットとして定義され、該ノードはＴＲＡＮＳ取引ファイ
ルのフィールドの全て（すなわち、Ｃ1，…，Ｃn）からなるカットにおいて同定
された。代表的なカットが、次のグループ／フィールド、すなわちＣ１，Ｃ２，
Ｃ３，Ｎ４，Ｎ６，Ｃ１１およびＮ７、を含有する図１３に示されている。さら
に、”カット”は、図１３に示されているノードに限定されず、フィールドレベ
ル下方の１または２のレベル（図１４に示す）を含有することもできる。図１１
は、”カット”データが生成されるステップ４６０の詳細な説明図を示す。ステ
ップ４８０において、”カット”はアトリビュート階層に提供される。ステップ
４８５において”カット”が適切に特定されれば（すなわち、アトリビュート階
層のリーフの全てが”カット”の上方にあり、リーフがアトリビュート階層の最
下レベルである）、またはエキスパート者（またはシステム）が”カット”が受
容できないことを表示すれば（ステップ４９０）、オリジナルのカットを提供す
るために上述したのと同様な技術を用いて異なる”カット”を作製し（ステップ
４９７）、この新しく作製された”カット”を用いてステップ４８５において手
順を再スタートする。さもなくば、”カット”データは、”カット”の関数とし
て生成され（ステップ４９５）、起こり得る将来の使用のためにメモリーに記憶
され得る。
【００９３】 ”カット”データが生成された後（図１０におけるステップ４６０）、ユーザ
ールールのサブセットが”カット”データおよび階層データを用いて分類され（
ステップ４６５）、これらの分類されたサブセットがエキスパート者に提供され
るようにセットＳに配置される（ステップ４７０）。
【００９４】 従って、クラスタリングオペレータは、ステップ４６０−４７０からなる。先
に述べたように、以下のデータは、クラスタリングオペレータへのインプット：
ａ）ユーザールールの初期セット、ｂ）上述のような属性階層、およびｃ）"カ
ット"として提供される。クラスタリングオペレータのアウトプットは、ルール
のサブセットを含むセットＳである。これらのサブセットは、相互に排他的であ
り全体として網羅的である(例えば、サブセットの和集合は、セットＳ中のルー
ルの全てに等しい)。
【００９５】 図１２は、上記のステップ４６５に関して記載されたような"カット"データを
用い、ユーザールールのサブセットをグルーピングするための代表的手続きを示
す(図１０)。特に、全てのユーザールールは、セットＳの多数のサブセットから
組み合されて、セットＡを形成する。ステップ５０５では、他のセット(即ち、
クラスターワーキングセットＢ)を初期化する(例えば、空セットまたは無セット
にされる)。続いて、新しいルールをセットＡから検索する(ステップ５１０)。
ステップ５１５では、セットＡ中で分析または再グルーピングされるべきルール
がもはや無い場合に、図１２に示される代表的手続きが完了する。或いは、ステ
ップ５２０において、新しいルールが、セットＢ中の任意の既存のクラスターサ
ブセットの或るクラスに対応するかどうか決定される。その場合は、新しいルー
ルはセットB中の"マッチした"サブセットに移動され(ステップ５２５)、手続き
はステップ５１０に向けられる。或いは、新しいクラスターサブセットがセット
Ｂ中で作成され（ステップ５３０）、新しいルールはセットＢ中の新しいクラス
ターサブセットに移動され(ステップ５３５)、続いて、手続きはステップ５１０
に向けられる。
【００９６】 "カット"を用いると、それらが"カット"に関して同じ構造を有する場合、およ
びその場合にのみ、２つのルールが同じクラスに提供される。特に、ルールは、
同じ数の属性を有するべきであり、これらの属性は、例えば、同じペアでの２つ
の属性が"カット"において同じ祖先を有するように、ペアでグルーピングされ得
る。例えば、ルール：
【００９７】
【数１４】
【００９８】 は、フィールドＣ４およびC６が(図１３に示されるように)"カット"中の祖先と
してグループＮ４を有し、ルールＣ９およびC１０が"カット"中の祖先としてグ
ループＮ６を有し、およびルールＣ１２およびC１３が"カット"中の祖先として
グループＮ７を有するので、等しいものである。同じクラスター中のユーザール
ールは「等しい」ことが注目されるべきである。そのようなわけで、セットＡか
ら検索される新しいルールは、図１２に示されるステップ５２０において、セッ
トＢ中の関連するクラスターサブセット中の任意のルール(または特定のルール)
と比較され得る。さらに、また図１３に示されるように、ルール：
【００９９】
【数１５】
【０１００】 は、フィールドＣ９およびC１１が"カット"中の共通の祖先を有しないので、等
しくない。従って、図１０および１２に示される手続きを用いると、生成された
クラスターのルールのサブセットは、図９のステップ４４５において生成された
再グルーピングされたルールのセット中に提供される。
【０１０１】 セットＳがクラスターのサブセットに分割された後で、１種以上の統計がそれ
ぞれのクラスターに関して生成され得る。これらの統計は、例えば、以下のもの
であり得る、 −クラスター当りのルールの数。 −ルールの構成要素が属性である場合、そのような属性が仮定し得る数値の範囲
。例えば、属性が"年齢＝ａ"である場合、その年齢に関する平均値および標準偏
差に加えて、そのクラスターに関するルール中の年齢に関する最大値および最小
値について、統計を集めることが好ましいかもしれない。 −異なるノード／グループに関して、どれくらい多くのルールがそれぞれのノー
ド／グループに関する異なる属性に対応するか。例えば、図１３に示されるグル
ープN６に関して、属性Ｃ９を有するルールの数および属性Ｃ１０を有するルー
ルの数を保持することが可能である。 −クラスターの中心(例えば、上記の、および図４および５に示される方法を用
いて計算される)。これらの中心は、エキスパート者に報告され得る。
【０１０２】 これらの代表的な統計は、ステップ４１０においてエキスパート者によって利
用され、ルールのどのセットをエキスパート者が手動検査のために選択し得るか
決定し得る。これは、図９の記載を完成し、方法ルールはエキスパート者によっ
て調べられる。
【０１０３】 エキスパート者が、特定の"カット"に基づくルールのクラスタリングが不充分
であると決定するなら、ルールは、ステップ４４５で異なる"カット"を用いて再
グルーピングされ得る。例えば、この異なるカットは、より多数のクラスターを
生成したより細かいカット(それは、サイズがより小さい)であるであろう。これ
は、(ステップ４４５において)従来の"カット"で得られたルールのクラスターに
併合して返し、エキスパート者が併合されたルール全てを「未決定」としてマー
クし、続いて、再びステップ４４５において、異なる(例えば、より細かい)"カ
ット"に基づきルールを再クラスタリングするステップ４１０に戻すことにより
、為され得る。
【０１０４】 本発明によるプロセスおよびシステムは、例えば、エキスパート者に本発明に
よる認証システムとのコミュニケートを可能にするグラフィカルユーザーインタ
フェース("ＧＵＩ")を用いて、実行され得る。このＧＵＩを用いて、エキスパー
ト者は、ＧＵＩのグラフィカルメニューからオペレータの数を選択する。このグ
ラフィカルニューに対して提供される代表的オペレータは、"フィルタリング"オ
ペレータ、"クラスタリング"オペレータおよび"ブラウジング"オペレータ(例え
ば、エキスパート者に、"クラスタリング"オペレータまたは他のオペレータによ
って生成されたルールのセットを調査可能にさせる)を含み得る。他のオペレー
タも、ＧＵＩのグラフィカルメニューに含まれ得る。
【０１０５】 図１５は、本発明のこの実施態様によるプロセスおよびシステムの代表的フロ
ーを示す。特に、ユーザー(例えば、エキスパート者)は、グラフィカルメニュー
から"フィルタリング"オペレータを選択し、このオペレータをセットＳに適用し
得る(ステップ６００)。"フィルタリング"オペレータの一部として、エキスパー
ト者は、セットＳから「良い」、「悪い」または「未決定」ルールを選択するデ
ータマイニング質問を明示し得る。続いて、ステップ６０５において、「良い」
ルールはセットＳから「良い＿ルール」セットに移動され、「悪い」ルールはセ
ットＳから「悪い＿ルール」セットに移動され、該セットは、好ましくは、シス
テム(例えば、プロセッサー)によってメモリーディバイスに自動的にセーブされ
る。ステップ６１５において、システムは、ユーザーにより(またはシステムに
より自動的に)「未決定」と決定されたユーザールールをマークし得る。ステッ
プ６２０において、エキスパート者は、他のフィルターを通して残りの「未決定
」ルールを適用し、ルールの残りから「良い」、「悪い」および「未決定」ルー
ル(それは、他のユーザーに特定されたデータマイニング質問を用いて決定され
得る)を再び獲得し得る。第２の"フィルタリング"オペレータが適用された後で
、システムは、「良い」ルールをセットＳから「良い＿ルール」セットに、「悪
い」ルールをセットＳから「悪い＿ルール」セットに移動し得る(ステップ６２
５)。ステップ６４０において、エキスパート者は、"クラスタリング"オペレー
タ(それを、エキスパート者はグラフィカルメニューから選択する)を用いて、セ
ットＳ中の残りの「未決定」ルールをクラスタリングすることを決定し得る。"
クラスタリング"オペレータは、グラフィカルメニューから"ブラウジング"オペ
レータを選択する(ステップ６４５)ことによって、ユーザーがグラフィカルブラ
ウザーを用いて調べることを決定し得るルールの多数のセットを生成する。"ブ
ラウジング"オペレータは、これらのクラスターに関する(上記の)統計を分析す
ることにより、ユーザー(例えば、エキスパート者)に、生成されたユーザールー
ルのクラスターを調べるのを可能にする。オペレータを(利用可能なオペレータ
のグラフィカルメニューから)選択するこのプロセスは、例えば、セットＳ中の
全てのルールが認証されるまで、又は、エキスパート者が上記の停止基準の少な
くとも１つに基づき認証手続きの処理の停止を決定するまで、継続し得る。
【０１０６】 エキスパート者は、多く（例えば、４つ）のオペレーションを順に適用し得る
(例えば、２つのフィルタリングオペレータ、１つはクラスタリングオペレータ
、もう１つはブラウジングオペレータ)。このプロセスも、並行して行なわれ得
る(例えば、エキスパート者は、２つのフィルタリングオペレーションを並行し
て行ない、続いて、それらの結果を組み合せることを決定し得る)。
【０１０７】 本発明の他の実施態様では、エキスパート者が、認証プロセス(即ち、図９に
示されるステップ４１０−４３０および４４５のより多い相互作用を行なう)に
より深く進む間、プロセスステップは、ＧＵＩインタフェースを用いて記録され
得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】 ユーザプロフィールを形成するための過程のトップレベルダイアグ
ラムである。
【図２】 スタティック及びダイナミックのユーザプロフィールの形成に関す
るフローダイアグラムである。
【図３】 ダイナミックルールの圧縮、統合ルールの形成、統合ルールの認証
及びユーザプロフィールの形成の過程のフローダイアグラムである。
【図４】 本発明の一例に係るルール圧縮過程の詳細なフローダイアグラムで
ある。
【図５】 本発明の一例に係るクラスター圧縮過程の詳細なフローダイアグラ
ムである。
【図６ａ】 本発明の一例に係るユーザプロフィール形成のためシステムであ
る。
【図６Ｂ】 図６ａに示した本発明に係るユーザプロフィール形成のための第
１のシステムである。
【図６Ｃ】 図６ａに示した本発明に係るユーザプロフィール形成のための第
２のシステムである。
【図７】本発明の一例に係るパーソナルインテリジェントデジタルアシスタン
トシステムの例を示すブロックダイアグラムである。
【図８】 個々のユーザルールが選択型認証モジュールを使用して選択的に認
証される本発明の他の例のフローダイアグラムである。
【図９】 選択型認証モジュールによる認証過程の一例を示すフローダイアグ
ラムである。
【図１０】 アトリビュートヒエラルキーの形成及びクラスターオペレーショ
ンの過程の例のフローダイアグラムである。
【図１１】 「カット」データ形成の過程の例を示す詳細図である。
【図１２】 「カット」データを使用してサブセットのグルーピングをする過
程の例を示す図である。
【図１３】 本発明に係るプロセス及びシステムの実施形態と共に使用され得
るアトリビュートヒエラルキーの例を示す図である。
【図１４】 図１３に示した例示的なノード／グループの第１レベル範囲及び
第２レベル範囲の例を示す図である。
【図１５】 図８及び図９に示した本発明の実施形態に係るプロセス及びシス
テムの実行の例を示す図である。
【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書
【提出日】平成１１年１１月１日（１９９９．１１．１）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１５
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１６
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１７
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１８
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１９
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２０
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２１
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２２
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２３
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２４
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２５
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２６
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２７
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２８
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項２９
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３０
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３１
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３２
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３３
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３４
【補正方法】変更
【補正内容】
【請求項３４】 請求項３２に記載の方法であって、前記実際のユーザーイ
ンフォメーションは、スタティックプロファイルの一部であり、 そこでは、前記取引上のユーザーインフォメーションは、前記ユーザールール
を含むダイナミックプロファイルを付与するために利用され、 そこでは、ステップは、スタティックプロファイルに基づいた対応ユーザーの
ためのユーザープロファイル及び対応ユーザーのダイナミックプロファイルを生
成するステップを含み、該生成ステップは、以下のサブステップを含む方法； ｉ）前記実際のユーザーインフォメーション及び前記ユーザーダイナミックル
ールを検索するステップ； ｉｉ）前記スタティックプロファイルを、前記実際の及び取引上のユーザーイ
ンフォメーションの関数として生成するステップ； ｉｉｉ）前記ユーザーダイナミックルールを、ユーザー統合ルールに圧縮する
ステップ； ｉｖ）前記ユーザー統合ルールを前記ユーザに付与するステップ； ｖ）一人のユーザーによって、少なくとも一つの統合ルールを、更なる基準に
基づいた前記ユーザー統合ルールから選択するステップ； ｖｉ）前記ユーザーダイナミックルールを、前記ダイナミックプロファイルを
生成するために、前記少なくとも一つの選択された統合ルールと照合するステッ
プ；および ｖｉｉ）前記ユーザープロファイルを形成するために、前記スタティックプロ
ファイル及び前記ダイナミックプロファイルを結合するステップ。
【手続補正書】
【提出日】平成１２年６月９日（２０００．６．９）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アドマビシアス ゲディミナス アメリカ合衆国 ニュージャージー 07306 ジャージー シティ ネワーク アヴェニュー 624 Ｆターム(参考） 5B075 NR12 NR16 PR03 PR06 QM08 QT05 UU08

Claims (75)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】ユーザーのスタティックプロファイルとダイナミックプロファ
    イルとに基づいてユーザーについてのユーザープロファイルを生成させる方法で
    あって、前記スタティックプロファイルは、実際のユーザーインフォメーション
    を含み、前記ダイナミックプロファイルは、取引上のユーザーインフォメーショ
    ンの関数として、ユーザーのダイナミックルールを含んでおり、以下のステップ
    を含むユーザープロファイルを生成させる方法： a)前記取引上のユーザーインフォメーションと前記ユーザーダイナミックファ
    イルとを検索するステップ； b)前記実際のおよび取引上のユーザーインフォメーションの関数として、前記
    スタティックプロファイルを形成させるステップ； c)前記ユーザーダイナミックルールを圧縮して、ユーザー統合ルールを形成さ
    せるステップ； d)前記ユーザー統合ルールを前記ユーザーに与えるステップ； e)前記ユーザーが、該ユーザーが所望する基準に基づいて、前記ユーザー統合
    ルールから少なくとも１つの統合ルールを選択するステップ； f)前記ユーザーダイナミックルールと前記少なくとも１つの統合ルールとを照
    合して、前記ダイナミックルールを生成させるステップ；および g)前記スタティックプロファイルと前記ダイナミックプロファイルとを組み合
    わせて、前記ユーザーファイルを生成させるステップ。
  2. 【請求項２】請求項１に記載の方法であって、ステップ(e)が以下のサブス
    テップを含む方法； h)前記ダイナミックプロフィル中のユーザー統合ファイルを認証するステップ
    。
  3. 【請求項３】請求項１に記載の方法であって、ステップ(c)が以下のサブス
    テップを含む方法； i．前記ユーザーダイナミックルール群から複数の同様のダイナミックルール
    群を決定するステップ。 ii．前記複数の同様のダイナミックルール群を組み合わせて、少なくとも１つ
    の対応するクラスターを得るステップ；および iii.前記少なくとも１つの対応するクラスターの関数として、ユーザー統合ル
    ールを生成させるステップ。
  4. 【請求項４】請求項３に記載の方法であって、少なくとも１つのクラスター
    が複数のクラスターを含んでおり、かつサブステップ(iii)が以下のサブステッ
    プを含む方法； A)前記複数個のクラスターの個々のクラスターについて第１の代表的なルール
    を決定するステップ：および B)もし、前記複数個のクラスターの数が既定の閾値よりも大きい場合には、前
    記複数個のクラスターを圧縮して、該複数個のクラスター数をより小さくするス
    テップ。
  5. 【請求項５】請求項４に記載の方法であって、サブステップ(iii)が以下の
    サブステップをさらに含む方法； C)前記複数個のクラスター中の特定のクラスターに対応する前記第１の代表的
    ルールを与えるユーザーを同定して、ユーザークラスターを形成させるステップ
    ； D)前記ユーザークラスターについて第２の代表的表示を決定するステップ； E)前記第１の代表的ルールと前記第２の代表的ルールとを付加して、組み合わ
    されたルールを形成させるステップ；および F)前記組み合わされたルールをユーザー統合ルールに変換させるステップ。
  6. 【請求項６】請求項３に記載の方法であって、前記ユーザー統合ルールのそ
    れぞれが、前記少なくとも１つの対応するクラスターの中心を得ることにより、
    決定される方法。
  7. 【請求項７】請求項５に記載の方法であって、前記ユーザー統合ルールが、
    ファジーロジック特性を含む方法。
  8. 【請求項８】請求項４に記載の方法であって、サブステップ(B)が以下のサ
    ブステップを含む方法； Ｉ． 前記複数個のクラスターから第１および第２のクラスターを選択する
    ステップ； ＩＩ． 前記第１のクラスターと第２のクラスター間のクラスター間隔を決定
    するステップ； ＩＩＩ．前記第１のクラスターの第１のサイズと前記第２のクラスター第２の
    サイズを決定するステップ； ＩＶ． もし、前記第１のクラスターと前記第２のクラスターとのクラスター
    間隔が、前記第１のサイズと前記第２のサイズ間の既定の関係に等しいか或いは
    小さい場合には、前記第１のクラスターと前記第２のクラスターとを併合して、
    併合クラスターを形成させるステップ；および Ｖ． もし、前記クラスター間隔が前記既定の関係よりも大きい場合には、
    他の第１のクラスターと他の第２のクラスターとを選択し、該他の第１のクラス
    ターを第１のクラスターとして使用しかつ該他の第２のクラスターを第２のクラ
    スターとして使用しつつ、上記サブステップＩＩ〜ＩＶを繰り返すステップ。
  9. 【請求項９】請求項８に記載の方法であって、サブステップ(B)が以下のサ
    ブステップを含む方法； ＶＩ．前記併合したクラスターから複数個のクラスターの中心クラスターを決
    定するステップ。
  10. 【請求項１０】請求項１に記載の方法であって、ステップ(a)がユーザーの
    従来のダイナミックプロファイルを検索するステップを含み、かつステップ(g)
    が該ダイナミックプロファイルを前記スタティックプロファイルと前記ダイナミ
    ックプロフィルとに組み合わせて、前記ユーザープロファイルを形成させるステ
    ップを含む方法。
  11. 【請求項１１】ユーザーに関連するユーザープロファイルに基づいて当該ユ
    ーザーにサゼッションを与える方法であって、以下のステップを備えた方法： a)前記ユーザーに関連するユーザーの現在情報を受け取るステップ； b)前記ユーザーに関連するスタティックプロファイルを検索するステップであ
    って、該スタティックプロファイルは、前記ユーザーの好みに対応する実際のユ
    ーザーインフォメーションを含んでいる； c)前記ユーザーに関連するダイナミックプロファイルを検索するステップであ
    って、該ダイナミックプロファイルは、前記ユーザーの繰り返し取引に対応する
    ルールを含んでいる； d)前記ダイナミックプロフィルのルールを圧縮して、予め定められた類似基準
    の関数としての統合ルールを形成させるステップ； e)前記ダイナミックプロフィルに対応する統合ルールをエキスパートに与える
    ステップ； f)前記ユーザーが所望する基準に基づいて、前記統合ルールから少なくとも１
    つのルールを選択するステップ； g)ユーザーダイナミックルールと前記少なくとも１つの選択されたルールとを
    照合して、前記ダイナミックルールをアップデートするステップ； h)前記スタティックプロファイルと前記ダイナミックプロファイルとを組み合
    わせて、前記ユーザープロファイルを形成させるステップ；および i)前記ユーザープロファイルと前記ユーザーの現在情報との関数として、前記
    ユーザーに対し、推奨を行うステップ。
  12. 【請求項１２】請求項１１に記載の方法であって、以下のステップをさらに
    備えた方法： j)ステップ(h)の後でかつステップ(i)の前に、前記ユーザープロファイルと前
    記ユーザーの現在情報とに対応する現状情報(state-of-the-world information)
    を受け取るステップを備え、ステップ(i)は、該現状情報の関数として、推奨を
    行うステップをさらに含む。
  13. 【請求項１３】請求項１２に記載の方法であって、以下のステップをさらに
    備えた方法： k)ステップ(a)の後でかつステップ(b)の前に、前記ユーザーに関連する過去の
    取引情報を受け取るステップ。
  14. 【請求項１４】請求項１２に記載の方法であって、ステップ(d)が以下のサ
    ブステップを備えた方法： Ｉ． 前記ユーザーダイナミックルールから複数の同様のダイナミックルー
    ルを決定するステップ、 ｉｉ． 前記複数の同様のダイナミックルールを組み合わせて、少なくとも１
    つの対応するクラスターを形成させるステップ、および ｉｉｉ．前記少なくとも１つの対応するクラスターの関数として、ユーザー統
    合ルールを形成させるステップ。
  15. 【請求項１５】ユーザーのスタティックプロファイルとダイナミックプロフ
    ァイルとに基づいてユーザーについてのユーザープロファイルを形成させるシス
    テムであって、前記スタティックプロファイルは、実質的に固定されたユーザー
    情報に対応する実際のユーザーインフォメーションを含み、前記ダイナミックプ
    ロファイルは、取引上のユーザーインフォメーションに対応するユーザーダイナ
    ミックルールを含んでおり、以下の構成要素を含むユーザープロファイルを形成
    させるシステム： コミュニケーション設備、 前記ユーザーのスタティックおよびダイナミックプロファイルを記録する記憶
    設備、 前記記憶設備から実際のユーザーインフォメーションとユーザーダイナミック
    ルールとを検索するプロセッサーであって、該プロセッサーは実際のユーザーイ
    ンフォメーションの関数として前記スタティックおよびダイナミックプロファイ
    ルを形成させ、前記ユーザーダイナミックルールは前記プロセッサーにより圧縮
    されてユーザー統合ルールを生成し、前記ユーザー統合ルールは前記コミュニケ
    ーション設備に与えられ、かつ 前記コミュニケーション設備に接続されかつコミュニケーションユニットとデ
    ィスプレイユニットとインプット装置とを有するディバイスを備えており、前記
    コミュニケーションユニットは、前記コミュニケーション設備を介して、ユーザ
    ー統合ルールを受け取り、前記ディスプレイユニットは、前記ユーザーとエキス
    パート者の少なくとも一方に対し、ユーザー統合ルールを提示し、前記インプッ
    トユニットは、前記ユーザー統合ルールとエキスパート者統合ルールの少なくと
    も一方から所望の基準に基づいて少なくとも１つの統合ルールを選択するために
    、前記ユーザーからの指令を受け取り、前記コミュニケーションユニットは、前
    記コミュニケーション設備を介して、前記プロセッサーに対し前記少なくとも１
    つの選択された統合ルールを与え、 前記プロセッサーは、前記ユーザーダイナミックルールと前記少なくとも１つ
    の選択された統合ルールとをマッチさせて、前記ダイナミックプロフィルを生成
    させ、前記スタティックプロファイルと前記ダイナミックプロファイルとを結合
    させて前記ユーザープロファイルを形成させる。
  16. 【請求項１６】請求項１５に記載のディバイスであって、前記コミュニケー
    ション設備が電話通信回線を含むディバイス。
  17. 【請求項１７】請求項１５に記載のディバイスであって、前記コミュニケー
    ション設備がワイヤレス通信回線を含むディバイス。
  18. 【請求項１８】請求項１５に記載のディバイスであって、前記ユーザーから
    取引データを集め、これを前記コミュニケーション設備を介してプロセッサーに
    与えるディバイス。
  19. 【請求項１９】 ユーザに伴われたユーザプロフィールに基づいてユーザに
    サゼッションを提供する方法であって、 ａ）ユーザに伴われた現在状況情報と行動情報とを受け取り、 ｂ）前記行動情報をユーザ購買履歴の少なくとも一部として保存し、 ｃ）ユーザプロフィールをユーザ購買履歴の関数として発生させるためにユー
    ザ購買履歴をユーザプロフィール発生モジュールに提供し、 ｄ）ユーザのニーズを、ユーザ購買履歴、ユーザ現在状況情報、及びユーザプ
    ロフィールの少なくとも一つの関数として評価し、 ｅ）評価されたユーザのニーズ及び環境状況情報の関数として購買推奨情報を
    ユーザに向けて発し、 ｆ）リモートユニットを使用するユーザに前記推奨情報を提供する ステップを備えた方法。
  20. 【請求項２０】 前記推奨情報を前記環境状況情報の関数として発生させ、
    前記環境状況情報は、製品−サービスロケーション情報、ディスカウント情報及
    び価格情報の少なくとも一つを含む請求項１９に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 前記ユーザプロフィールが、スタティックプロフィール及
    びダイナミックプロフィールを含む請求項１９に記載の方法。
  22. 【請求項２２】 前記ユーザプロフィールがユーザルールを含み、該ユーザ
    ルールは、ユーザニーズ情報を発生させるためにユーザ購買履歴及び環境状況情
    報と照合される請求項１９に記載の方法。
  23. 【請求項２３】 前記ダイナミックプロフィールが、ユーザダイナミックル
    ールを圧縮してユーザ統合ルールとすることにより改良される請求項２１に記載
    の方法。
  24. 【請求項２４】 さらに、 ｇ） 前記ステップ（ｂ）の前でステップ（ａ）の後において、前記行動情報
    をリモートデバイスから通信手段を経て中央計算装置に送信し、 ｈ） 前記ステップ（ｆ）の前でステップ（ｅ）の後において、前記推奨情報
    を前記中央計算ユニットから通信手段を経て前記リモートユニットへ送信する ステップを備えている請求項１９に記載の方法。
  25. 【請求項２５】 さらに、 ｉ） 前記ステップ（ｅ）の前でステップ（ｄ）の後において、評価されたユ
    ーザニーズ情報を前記リモートデバイスから通信手段を経て中央計算装置に送信
    し、 ｊ） 前記ステップ（ｆ）の前でステップ（ｅ）の後において、前記中央計算
    装置から通信手段を経て前記リモートユニットに送信する ステップを備えている請求項１９に記載の方法。
  26. 【請求項２６】 ユーザに伴われたユーザプロフィールに基づいてユーザに
    サゼッションを提供するシステムであって、 ユーザに伴われた現在状況情報と行動情報とを受け取る第１のモジュールと、 前記行動情報から得られたユーザ購買履歴の少なくとも一部として保存をする
    保存装置と、 ユーザ購買履歴を受け取りユーザ購買履歴の関数としてユーザプロフィールを
    発生させる第２のモジュールと、 ユーザのニーズを、ユーザ購買履歴、ユーザ現在状況情報、及びユーザプロフ
    ィールの関数として評価する第３のモジュールと、 評価されたユーザのニーズ及び環境状況情報の関数として購買推奨情報をユー
    ザに向けて発する第４のモジュールと、 リモートユニットを使用してユーザに前記推奨情報を提供する出力装置と を備えたシステム。
  27. 【請求項２７】 前記システムがユーザに推奨情報を提供するパーソナルシ
    ョッピングアシスタントシステムである請求項２６に記載のシステム。
  28. 【請求項２８】 前記リモートユニットが、ユーザからコマンドを受け、ユ
    ーザの現在状況を前記パーソナルショッピングアシスタントシステムに提供する
    パーソナルデジタルアシスタント装置を備えている請求項２７に記載のシステム
    。
  29. 【請求項２９】 前記ユーザプロフィールが、スタティックプロフィール及
    びダイナミックプロフィールを備え、前記ダイナミックプロフィールがユーザダ
    イナミックルールを圧縮してユーザ統合ルールを形成することにより改良される
    請求項２６に記載のシステム。
  30. 【請求項３０】 前記リモートユニットが、前記出力装置と、前記リモート
    ユニットから通信手段を経て中央計算装置に前記行動情報を送信する第５のモジ
    ュールとを備えており、 前記中央計算装置は、前記第１，第２，第３及び第４のモジュールと前記保存
    装置とをそなえている請求項２６に記載のシステム。
  31. 【請求項３１】 前記リモートユニットが、前記第１，第２及び第３のモジ
    ュールと、前記保存装置と、前記出力装置とを備えており、 前記第４のモジュールは中央計算装置に設けられ、前記リモートユニットは評
    価されたユーザニーズ情報を通信手段を経て前記中央計算装置に送信し、前記中
    央計算装置は推奨情報を前記リモートユニットに送信する請求項２６に記載のシ
    ステム。
  32. 【請求項３２】 プロセシングディバイスを使用してユーザールールを認証
    する方法であって、前記ユーザールールは、実際のユーザーインフォメーション
    及び取引上のユーザーインフォメーションの少なくとも１つを表示するものであ
    り、以下のステップを含む方法； ａ）ストーレッジディバイスからユーザールールを検索するステップ； ｂ）ユーザールールを、ユーザーセットの少なくとも１つのサブセットに分類
    するステップ； ｃ）少なくとも１つのサブセットにおける特定のルールが、受容可能であるか
    、受容可能でないか、定義された判定基準に基づいて決定されないかのいずれで
    あるかを決定するステップ；および ｄ）少なくとも１つのサブセットにおける特定のルールが受容可能であれば、
    当該少なくとも１つのサブセットにおける特定のルールを対応するユーザーに提
    供するステップ。
  33. 【請求項３３】 請求項３２に記載の方法であって、更に以下のステップを
    含む方法； ｆ）特定のルールが受容可能であれば、当該少なくとも１つのサブセットを、
    ユーザーセットから更なるセットに移動するステップ；および ｇ）特定のルールが受容可能でなければ、当該少なくとも１つのサブセットを
    、ユーザーセットから除去するステップ。
  34. 【請求項３４】 請求項３２に記載の方法であって、前記実際のユーザーイ
    ンフォメーションは、スタティックプロファイルの一部であり、 そこでは、前記取引上のユーザーインフォメーションは、前記ユーザールール
    を含むダイナミックプロファイルを付与するために利用され、 そこでは、ステップは、スタティックプロファイルに基づいた対応ユーザーの
    ためのユーザープロファイル及び対応ユーザーのダイナミックプロファイルを生
    成するステップを含み、該生成ステップは、以下のサブステップを含む方法； ｉ）前記実際のユーザーインフォメーション及び前記ユーザーダイナミックル
    ールを検索するステップ； ｉｉ）前記スタティックプロファイルを、前記実際の及び取引上のユーザーイ
    ンフォメーションの関数として生成するステップ； ｉｉｉ）前記ユーザーダイナミックルールを、ユーザー統合ルールに圧縮する
    ステップ； ｉｖ）前記ユーザー統合ルールを前記ユーザに付与するステップ； ｖ）一人のユーザーによって、少なくとも一つの統合ルールを、更なる基準に
    基づいた前記ユーザー統合ルールから選択するステップ； ｖｉ）前記ユーザーダイナミックルールを、前記ダイナミックプロファイルを
    生成するために、前記少なくとも一つの選択された統合ルールと照合するステッ
    プ；および ｖｉｉ）前記ユーザープロファイルを形成するために、前記スタティックプロ
    ファイル及び前記ダイナミックプロファイルを結合するステップ。
  35. 【請求項３５】 請求項３２に記載の方法であって、前記少なくとも１つの
    サブセットは複数のサブセットを含み、各サブセットのためにステップ（ｃ）及
    び（ｄ）が実行される方法。
  36. 【請求項３６】 請求項３５に記載の方法であって、更に以下のステップを
    備える方法； ｉ）予め決定された判断基準を用いて前記サブセットから前記ユーザーセット
    を形成するステップ。
  37. 【請求項３７】 請求項３２に記載の方法であって、更に以下のステップを
    備える方法； ｊ）前記少なくとも１つのセットの特定のルールを表示するステップ；および ｋ）前記少なくとも１つのサブセットにおける特定のルールが、受容可能であ
    るか、受容可能でないかのいずれであるかが決定され、それに応じて、前記少な
    くとも１つのセットを受容可能のセット及び受容不可能のセットのいずれか１つ
    としてマークするステップ。
  38. 【請求項３８】 請求項３７に記載の方法であって、前記少なくとも１つの
    サブセットは、ディスプレイディバイスに表示される方法。
  39. 【請求項３９】 請求項３２に記載の方法であって、更に以下のステップを
    備える方法； ｌ）前記少なくとも１つのサブセットの特定のルールが受容不可能とマークさ
    れると、前記少なくとも１つのサブセットを用いて前記ユーザーセットを再形成
    し、該再形成されたユーザーセットの更なるサブセットを生成するステップ；お
    よび ｍ）前記更なるサブセットのそれぞれを前記少なくとも１つのサブセットとし
    て使用し、ステップ（ｃ）及び（ｄ）を繰り返すステップ。
  40. 【請求項４０】 請求項３２に記載の方法であって、更に以下のステップを
    備える方法； ｎ）前記少なくとも１つのサブセットの特定のルールが決定されていないとマ
    ークされると、前記少なくとも１つのサブセットを用いて前記ユーザーセットを
    再形成し、該再形成されたユーザーセットの更なるサブセットを生成するステッ
    プ；および ｏ）前記更なるサブセットのそれぞれを前記少なくとも１つのサブセットとし
    て使用し、ステップ（ｃ）及び（ｄ）を繰り返すステップ。
  41. 【請求項４１】 請求項４０に記載の方法であって、ステップ（ｎ）は以下
    のサブステップを含む方法； ｉ）前記取引上のユーザーインフォメーションから関連グループに属性を結合
    するステップ； ｉｉ）前記関連グループを使用して属性階層データを生成するステップ； ｉｉｉ）前記属性階層データの少なくとも一部を分離データの関数として構成
    し、該分離データが前記属性階層データの第１の部分と前記属性階層データの第
    ２の部分を分離するステップ；および ｉｖ）前記ユーザールールを、前記属性階層データ及び前記分離データの関数
    として、前記ユーザーセットの更なるサブセットにグループ化するステップ。
  42. 【請求項４２】 請求項４１に記載の方法であって、前記分離データが、前
    記属性階層データに基づいて、エキスパート者によって定義される更なる判断基
    準を使用して生成される方法。
  43. 【請求項４３】 請求項４２に記載の方法であって、サブステップ（ｉｉｉ
    ）は更に以下のサブステップを含む方法； Ａ．前記属性階層データを分離するためにカットを生成するステップ；および Ｂ．該カットが不適切に指示された場合又は該カットが受容不可能な場合には
    新しいカットを生成し、新しいカットを使用してサブステップＡを繰り返し、 ここでは、前記分離データが、前記カット及び異なるカットの少なくとも１つ
    の関数として生成されるステップ。
  44. 【請求項４４】 サブステップ(iv)は、 Ａ．第１セットを形成するために前記ユーザーセットから前記ユーザールールを
    結合し、 Ｂ．第２セットを初期化し、 Ｃ．前記第１セットから次のルールを再生し、 Ｄ．前記第１セットが何れのルールをも有しない場合に、サブステップ(iv)の進
    行を停止させ、 Ｅ．前記次のルールが、前記第２セット内の特定のクラスターサブセットの予定
    された分類に一致する場合は、前記第１セットから前記特定のクラスターサブセ
    ットに前記次のルールを移動し、 Ｆ．前記次のルールが、前記第２セット内の特定のクラスターサブセットの予定
    されたクラスに一致しないバイは、前記次のルールに一致する次のクラスを有す
    る前記第２セット内に新しいクラスターサブセットを作るとともに、前記第１セ
    ットから前記新しいクラスターサブセットに前記次のルールを移動する、 サブステップを含む、請求項４２に記載の方法。
  45. 【請求項４５】 前記少なくとも一つのサブセットは、複数のサブセットを
    含み、且つ、そこでは、ステップ（ｎ）は、 ｉ） 前記ユーザーセット内において前記サブセットの予定された数を選択し
    、 ｉｉ） 前記次のサブセットを形成するために前記予定された数のサブセット
    を併合する、サブステップとを含む請求項４０に記載の方法。
  46. 【請求項４６】 前記サブセットの予定された数は、エキスパートの一人に
    よって、予定された選択基準の関数として選択される。
  47. 【請求項４７】 前記予定された選択基準は、前記サブセットの大きさが、
    予定された値より小さくなる基準である、請求項４６に記載の方法。
  48. 【請求項４８】 前記少なくとも一つのサブセットは、複数のサブセットを
    含み、且つ、そこではステップ（ｎ）は、 ｉ） 前記ユーザーセット内において前記サブセットの予定された数を選択し
    、 ｉｉ） 隔離したオペレーターを、その選択されたサブセットの各々に充てる
    、 サブステップを含む請求項４０に記載の方法。
  49. 【請求項４９】 前記隔離したオペレーターは、少なくとも一つのフィルタ
    リングオペレーターと、少なくとも一つのクラスタリングオペレーターとを有す
    る、請求項４８記載の方法。
  50. 【請求項５０】 サブステップ（ｉｉ）は、前記フィルタリングオペレータ
    ーのところで、前記サブセットの中の特定のサブセットを受け入れ、且つ、その
    特定のサブセットを、前記ユーザーセットの第１サブセット及び第２サブセット
    から分離するサブステップを有し、前記第１サブセットは、前記フィルタリング
    オペレータの予定された選択基準を通過する前記ユーザールールを有し、前記第
    ２サブセットは、前記予定された選択基準を通過しない前記ユーザールールを有
    する、請求項４８記載の方法。
  51. 【請求項５１】 前記予定され選択基準は、少なくとも一つのデータマイニ
    ング検索要求及び少なくとも一つのパターンテンプレートの使用が条件付けられ
    ている、請求項５０に記載の方法。
  52. 【請求項５２】 ｐ） 予定された条件に基づく方法の操作を終了させるス
    テップを、更に備える、請求項３２に記載の方法。
  53. 【請求項５３】 前記予定された条件は、少なくとも一つの、 − 前記ユーザーセットが空である第１条件と、 − 前記ユーザーセットのうちの多数のサブセットが、第１の予定された値より
    小さい第 ２条件と、 − 存在しているルールの全てに対してユーザーセットにおける前記ユーザール
    ールの比 率が、第２の予定された値より小さい第３条件と、 − エキスパートが前記方法に操作を止める第４条件と、 を含む、請求項５２記載の方法。
  54. 【請求項５４】 ユーザールールを認証するための設備であって、前記ユー
    ザールールが、少なくとも一つの実際のユーザールールインフォメーション及び
    取引上のユーザーインフォメーションを表示するものであり、前記設備は、 前記ユーザールールを維持する記憶装置と、前記ユーザールールを記憶装置か
    ら検索して該ユーザールールをユーザーセットの少なくとも一つのサブセットに
    付与する処理装置とを備え、 そこでは、前記少なくとも一つのサブセットのうちの特定のルールが、受容可
    能、受容不能、及び定義された基準に基づいて決まらないものの何れかである場
    合に、前記処理装置が決定し、 そこでは、少なくとも一つのサブセットの前記特定のルールが受容可能である
    場合に、前記処理装置は、対応するユーザーに前記少なくとも一つのサブセット
    の前記特定のルールを付与する、前記設備。
  55. 【請求項５５】 前記処理装置は、前記特定のルールが受容可能である場合
    に、前記少なくとも一つのサブセットを、前記ユーザーセットから次のセットに
    移し、 そこでは、前記処理装置は、前記特定のルールが受容不能である場合に、前記
    少なくとも一つのサブセットを、前記ユーザーセットから取り出す、請求項５４
    記載の設備。
  56. 【請求項５６】 前記実際のユーザーインフォメーションは、スタティック
    プロファイルの一部であり、 そこでは、前記取引上のユーザーインフォメーションは、前記ユーザールール
    を含むダイナミックプロファイルを付与するために利用され、 そこでは、前記処理装置は、前記スタティックプロファイルに基づいた対応す
    るユーザーためのユーザープロファイル及び、その対応するユーザーの前記ダイ
    ナミックプロファイルを生成し、該処理装置は、 ｉ） 前記実際のユーザーインフォメーション及び前記ユーザーダイナミッ
    クルール を検索し、 ｉｉ） 前記スタティックプロファイルを、前記実際の及び取引上のユーザー
    インフォ メーションの関数として生し、 ｉｉｉ）前記ユーザーダイナミックルールを、ユーザー統合ルールに圧縮し、 ｉｖ） 前記ユーザー統合ルールを前記ユーザに付与し、 ｖ） 一人のユーザーによって、少なくとも一つの統合ルールを、次の基準
    に基づい た前記ユーザー統合ルールから選択し、 ｖｉ） 前記ユーザーダイナミックルールを、前記ダイナミックプロファイル
    を制せするために、前記少なくとも一つの選択された統合ルールと照合し、 ｖｉｉ）前記ユーザープロファイルを形成するために、前記スタティックプロ
    ファイル及び前記ダイナミックプロファイルを結合する、ことによって、 前記対応するユーザーに少なくとも一つのサブセットの前記特定のルールを
    付与する、請求項５５に記載の設備。
  57. 【請求項５７】 前記少なくとも１つのサブセットが複数のサブセットを含
    み、前記プロセッシングディバイスが前記受容可能なサブセットを決定し、それ
    ぞれの前記サブセットに供給する請求項５４に記載の設備。
  58. 【請求項５８】 前記プロセッシングディバイスが更なる判断基準を使用し
    て、前記サブセットから前記ユーザーセットを形成する請求項５７に記載の設備
    。
  59. 【請求項５９】 前記プロセッシングディバイスが、少なくとも１つのセッ
    トの前記特定のルールを出力し、 前記プロセッシングディバイスが、前記少なくとも１つのサブセットにおける
    前記特定のルールが受容可能と受容不可能なものの１つとして決定されるならば
    、それに対応して受容可能と受容不可能なものの１つとして、前記少なくとも１
    つのセットをマークする請求項５４に記載の設備。
  60. 【請求項６０】 前記少なくとも１つのサブセットを表示するディスプレイ
    ディバイスを、更に有する請求項５９に記載の設備。
  61. 【請求項６１】 前記少なくとも１つのサブセットの前記特定のルールが受
    容不可能としてマークされる場合に、前記プロセッシングディバイスが、再形成
    されたユーザーセットの更なるサブセットを生成するために、前記少なくとも１
    つのサブセットを使用して前記ユーザーセットを再形成し、 前記プロセッシングディバイスが、前記少なくとも１つのサブセットと同様に
    、それぞれの前記更なるサブセットに関して、前記対応するユーザーに、前記少
    なくとも１つのサブセットの前記特定のルールを提供する請求項５４に記載の設
    備備。
  62. 【請求項６２】 前記少なくとも１つのサブセットの前記特定のルールが未
    決定としてマークされる場合に、前記プロセッシングディバイスが、再形成され
    たユーザーセットの更なるサブセットを生成するために、前記少なくとも１つの
    サブセットを使用して前記ユーザーセットを再形成し、 前記プロセッシングディバイスが、前記少なくとも１つのサブセットと同様に
    、それぞれの前記更なるサブセットに関して、前記対応するユーザーに、前記少
    なくとも１つのサブセットの前記特定のルールを提供する請求項５４に記載の設
    備。
  63. 【請求項６３】 前記プロセッシングディバイスが、前記少なくとも１つの
    サブセットを前記更なるサブセットに、 ｉ） 前記取引上のユーザーインフォメーションから関連グループに属性を
    結合し、 ｉｉ） 前記関連グループを使用して属性階層データを生成し、 ｉｉｉ）前記属性階層データの少なくとも一部を分離データの関数として構成
    し、該分離データが前記属性階層データの第１の部分と前記属性階層データの第
    ２の部分を分離し、且つ ｉｖ） 前記ユーザールールを、前記属性階層データ及び前記分離データの関
    数として、前記ユーザーセットの更なるサブセットにグループ化する、ことによ
    って、 グループ化する請求項６２に記載の設備。
  64. 【請求項６４】 前記分離データが前記属性階層データに基づいて、エキス
    パート者によって定義される更なる判断基準を使用して生成される請求項６３に
    記載の設備。
  65. 【請求項６５】 前記プロセッシングディバイスが、前記属性階層データの
    前記部分を、 前記属性階層データを分離するためにカットを生成し、 該カットが不適切に指示された場合又は該カットが受容不可能な場合には、新
    しいカットを生成し、新しいカットによって前記属性階層を分離する、ことによ
    って構成し、 ここで前記分離データが、前記カット及び異なるカットの少なくとも１つの関
    数として生成される請求項６４に記載の設備。
  66. 【請求項６６】 前記プロセッシングディバイスが、前記ユーザールールを
    前記更なるサブセットに、 第１セットを形成するために、前記ユーザーセットから前記ユーザールールを
    結合し、 第２セットを初期化し、 前記第１セットから更なるルールを検索し、 前記第１セットが何らルールを持たなければ、前記ユーザールールのグループ
    化を中止し、 前記更なるルールが、前記第２セット中の特定のクラスターサブセットの既定
    のクラスに対応するならば、前記特定のルールを、前記第１セットから前記特定
    のクラスターサブセットに移動させ、且つ 前記更なるルールが、前記第２セット中の前記特定のクラスターサブセットの
    前記既定のクラスに対応しなければ、前記更なるルールに対応する更なるクラス
    を有する前記第２セット中に、新しいクラスターサブセットを生成し、前記更な
    るルールを前記第１セットから前記新しいクラスターサブセットに移動させる、
    ことによって、 グループ化する請求項６４に記載の設備。
  67. 【請求項６７】 前記少なくとも１つのサブセットが複数のサブセットを含
    み、前記プロセッシングディバイスが、前記少なくとも１つのサブセットを前記
    更なるサブセット中に、 i）前記ユーザーセット中の既定数の前記サブセットを選択し、 ii）前記更なるサブセットを形成するために、前記既定数のサブセットを併合
    する、ことによって、 再形成する請求項６２に記載の設備。
  68. 【請求項６８】 前記既定数の前記サブセットが、一人のエキスパート者に
    よって、既定の選択基準の関数として選択される請求項６７に記載の設備。
  69. 【請求項６９】 前記既定の選択基準が、前記サブセットの大きさが既定値
    よりも小さいということを提供する請求項６８に記載の設備。
  70. 【請求項７０】 前記少なくとも１つのサブセットが複数のサブセットを含
    み、前記プロセッシングディバイスが、前記少なくとも１つのサブセットを前記
    更なるサブセットに、 i）前記ユーザーセット中の既定数の前記サブセットを選択し、 ii）それぞれの前記選択されたサブセットに対して、パーティション演算子を
    適用する、ことによって、 グループ化する請求項６２に記載の設備。
  71. 【請求項７１】 前記パーティション演算子がフィルター演算子及びクラス
    ター演算子の少なくとも１つを含む請求項７０に記載の設備。
  72. 【請求項７２】 前記プロセッシングディバイスが、前記パーティション演
    算子を、 前記フィルター演算子において、前記複数のサブセットの特定のサブセットを
    受け取り、 前記特別なサブセットを第１サブセット及び第２サブセットから分離し、該第
    １サブセットは前記フィルター演算子の既定の選択基準をパスする前記ユーザー
    ルールを含み、該第２サブセットは前記既定の選択基準をパスしない前記ユーザ
    ールールを含んでいる、ことによって、 適用する請求項７１に記載の設備。
  73. 【請求項７３】 前記既定の選択基準が、データマイニングクエリー及びパ
    ターンテンプレートの少なくとも１つを使用して指定される請求項７２に記載の
    設備。
  74. 【請求項７４】 前記プロセッシングディバイスが既定の条件に基づいて、
    前記サブセットの処理を停止する請求項７３に記載の設備。
  75. 【請求項７５】 前記既定の条件が、 − 前記ユーザーセットが空である第１条件、 − ユーザーセット中のサブセットの数が第１の既定値よりも小さい第２条件
    、 − 全ての既存ルールに対するユーザーセット中の前記ユーザールールの割合
    が、第２の既定値よりも小さい第３条件、 − エキスパート者が、前記プロセッシングディバイスが前記サブセットを処
    理するのを止める第４条件、 の少なくとも１つを含む請求項７４に記載の設備。
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